python学习笔记15_算法的通用性-优快云博客

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本文深入解析算法的基本概念，探讨算法的通用性及特性，如输入输出、有穷性、确定性和可行性。详细解释时间复杂度的概念，包括最优、最坏和平均时间复杂度，以及它们在不同结构中的计算方法。同时，介绍了大O表示法在表示渐进时间复杂度中的应用，并提供了Python中使用timeit模块测量程序运行时间的方法。

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算法是一种独立解决问题的思路和方法，算法具有通用性，其具备的特性有：输入：0个或多个、输出：1个或多个、有穷性：有限步骤有限时间内停机、确定性：无歧义、可行性：可以应用计算机语言应用于实践。
时间复杂度为执行基本运算数量的总和，包括最优时间复杂度、最坏时间复杂度和平均时间复杂度，一般说的时间复杂度都是指最坏时间复杂度。顺序结构的时间复杂度按加法计算，循环结构的时间复杂度按乘法计算，条件分支结构的时间复杂度按分支中时间复杂度最大的计算。
时间复杂度可以按大O表示法表示，是指渐进的时间复杂度，表现为只保留最高次项，忽略次高次项和常数项的方法。一般复杂度从小到大可排序为O(1)<O(logn)<O(n)<O(nlogn)<O(n^2)<O(n3)<O(2^n)<O(n!)<O(nn)。
python中可通过导入timeit.Timer模块计算程序所用时间。
程序=数据结构+算法，算法是为解决实际问题而设计的，数据结构为对基本数据类型的封装，是算法需要处理的问题载体。
抽象数据类型(ADT)是指把数据类型和数据类型上的运算捆在一起，进行封装。常用的数据运算有插入、删除、修改、查找、排序。