数据结构

本文主要介绍了数据结构的基础概念,包括逻辑结构与物理结构,并详细阐述了算法的基本特性及其效率评估方法,通过具体实例讲解了如何计算算法的时间复杂度。

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第一章:绪论

1逻辑结构:.集合、线型、树型、图形结构(数据元素多对多)

2.物理结构:顺序储存结构(连续的储存单元,如数组)链式储存结构(不连续的储存单元,单线联系,如链表)

第二章:算法

算法具有的5个基本特性:输入、输出、有穷性、确定性(算法的每一步都具有确定含义)、可行性。

2.判断一个算法的效率时函数的常数和其他次要项常常可以忽略,而更应该专注最高阶项的阶数。

3.算法的时间复杂度:(1.)常数阶:假设运行次数函数是f(n)= 3,时间复杂度为O(1).

                                       (2)线性阶:例如

int i;
for(i = 1; i <= n; i++)

循环体中代码需要执行n次,所以时间复杂度为O(n)。

                                           (3)嵌套循环:

int i, j;
for(i = 0 ; i < n; i++)
{
    for(j = i; j < n; j++)
        {
            ......
        }
}

执行次数为n+(n-1)+(n-2)...+1,共n^2+n/2次,根据大O阶方法,第一条,没有常数项不考虑;第二条只保留最高项n^2,第三条,去除zhe这个项相乘的常数,最终复杂度为O(n^2).

举例:

执行次数函数      阶

12                        O(1)

2n+3                    O(n)

3n^2+2n+1          O(n^2)

5log_2 n +20       O(logn)

2n+3nlog_2 n      O(nlogn)

   

 

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