36、算法优化与实现：从基础到高级技巧

算法优化与实现：从基础到高级技巧

在算法的世界里，优化是提升性能的关键。本文将深入探讨多种算法的优化思路、实现方法以及复杂度分析，通过具体的代码示例和详细的解释，帮助大家更好地理解和应用这些算法。

不同版本算法的空间复杂度

在处理数组时，不同的算法版本会有不同的空间复杂度：
- 版本 1 ：创建一个全新的数组来存储翻倍后的数字，新数组长度与原数组相同，空间复杂度为 O(N)。
- 版本 2 ：直接在原数组上进行修改，不占用额外空间，空间复杂度为 O(1)。
- 版本 3 ：同样在原数组上修改，但由于函数是递归的，递归调用栈在峰值时会有 N 次调用，空间复杂度为 O(N)。

具体算法优化案例

1. 查找多运动项目运动员

该算法的目标是找出同时参与两个数组中不同运动项目的运动员。
- 优化思路 ：将其中一个数组转换为哈希表，以运动员的全名作为键，值可以是任意项（如 true）。然后遍历另一个数组，通过 O(1) 的查找操作判断运动员是否参与了另一个运动项目。
- 代码实现 ：

def find_multisport_athletes(array_1, array_2)
  hash_table = {}
  multisport_athletes = []
  array_1.each do |athlete|
    ha