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这一章节我们来看一下线性表顺序存储结构删除操作的简单实现package com.ray.testobject; public class Test { private Object[] list; public Object[] getList() { return list; } /** * 初始化list * * @param num *

这一章节主要总结线性表顺序存储结构的优缺点。在总结之前，我们来讨论一下线性表顺序存储结构的执行方法的时间复杂度：存储、读取：O（1）插入、删除：O（n）优点：1.无需为表中的逻辑关系增加额外的存储空间2.可以快速存取表中对象缺点：1.插入和删除需要移动大量的对象2.存储设备的碎片化3.当线性表过大的时候，很难确定长度

今天来说说线性表的实现 这里以List作为例子   package com.ray.testobject; public class List { private int length; private Man[] array; public int getLength() { return length; } public void setLengt

抽象数据类型概念（百度版） 抽象数据类型(Abstract Data Type 简称ADT)是指一个数学模型以及定义在此数学模型上的一组操作。 它包括数据对象、数据关系、操作集合 例子：arraylist  ADT ArrayList{         数据对象：D={a1,a2,a3,....an-1,an}         数据关系：R1={|ai-1,ai∈D,i=2,…

1.线性表概念   线性表是由零个或者多个数据元素组成的有序的序列。 图示： 2.特点 2.1 有序 我们可以从上图看见，线性表里面的元素是一个挨着一个顺序排下去的，就像平常小朋友排队等放学的样子 2.2 允许零元素，也就是空表 2.3 第一个元素有且仅有一个后继，最后一个元素有且仅有一个前驱，其他元素有且仅有一个前驱以及有且仅有一个后继 我们可以从上图看见，线性表里面第一

今天我们来谈一下如何计算时间复杂度。 时间复杂度概念：（百度版） 同一问题可用不同算法解决，而一个算法的质量优劣将影响到算法乃至程序的效率。算法分析的目的在于选择合适算法和改进算法。 计算机科学中，算法的时间复杂度是一个函数，它定量描述了该算法的运行时间。这是一个关于代表算法输入值的字符串的长度的函数。时间复杂度常用大O符号表述，不包括这个函数的低阶项和首项系数。使用这种方式时，时间复杂度可

在说函数的渐进增长的例子前，先说说概念，    函数的渐近增长：给定两个函数f(n)和g(n)，如果存在一个整数N，使得对于所有的n > N，f(n)总是比g(n)大，那么，我们说f(n)的渐近增长快于g(n)。 文字说明，比较难理解，我们利用下面的表格来说明 注意：n^2代表n 的平方，n^3代表n的立方 数值\函数 n 2n 2n+1 3n+8

今天来说说为什么需要使用算法？ 算法是什么？算法是：指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。（

百度版： 数据结构是计算机存储、组织数据的方式。数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。通常情况下，精心选择的数据结构可以带来更高的运行或者存储效率。数据结构往往同高效的检索算法和索引技术有关。 数据结构里面的一些重要概念： 1.逻辑结构与物理结构 1.1逻辑结构（重点） 指反映数据元素之间的逻辑关系的数据结构，其中的逻辑关系是指数据元素之间的