数据结构知识点

博客主要围绕算法好坏的衡量展开,指出算法好坏主要看效率,包括时间效率(时间复杂度)和空间效率(空间复杂度)。详细介绍了时间复杂度的概念、O渐进表示法、最优、平均、最差情况,还提及求解二分查找等的时间复杂度,以及空间复杂度的定义。

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1.如何衡量一个算法的好坏
一个算法的好坏,主要看该算法的效率.而算法的效率分为2.
一是时间效率(时间复杂度),二是空间效率(空间复杂度)

2.什么是时间复杂度?
在计算机科学中,算法的时间复杂度是一个函数,他定量描述了该算法的运行
时间.
时间复杂度为什么不使用时间来衡量而使用基本语句的运行次数来衡量?
只有把程序放在机器上跑起来,才能知道.因此,过于麻烦.所以有了时间复杂度的概念,一个算法所花费的时间,与其中语句的执行次数成正比例,算法中基本操作的执行次数,为算法的时间复杂度.

3.时间复杂度的O渐进表示法
. 1.用常数1取代运行时间中的所有加法常数
. 2.在修改的运行次数函数中,只保留最高阶项
3.如果最高阶项不是1,那么除以这个系数(即将系数置为1)
时间复杂度的:最优、平均、最差情况,为什么时间复杂度看的是最差情况?
最优:任意输入规模的最小运行次数
最差:任意输入规模的最大运行次数
平均:任意输入规模的期望运行次数
如果最差情况下的复杂度符合我们的要求,我们就可以保证所有的情况下都不会有问题。

4.如何求解:二分查找、递归求阶乘、递归斐波那契的时间复杂度?

int BinarySearch(int* a, int n, int key)  {
	assert(a);
	int left = 0;
	int right = n - 1;
	while (left < right)  {
			 int mid = left + ((right - left) >> 2);
			 if (a[mid] == key)  {
			 return mid;
		}
	 	else if (a[mid] > key)  {
		right = mid;
  		 }
		else  {
			left = mid + 1;
	 	}
 	 }
return -1;
}

8.什么是空间复杂度?
空间复杂度是一个算法在运行过程中临时占用存储空间大小的量度

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