数据结构与算法学习笔记(第五天)

算法

1、数据结构中的算法，指的是数据结构所具备的功能。
2、解决特定问题的方法，他是前辈们的一些优秀的经验总结。

分治：

把一个大而复杂的问题，分解为很多个小的而简单的问题，利用计算机的强大计算能力来解决问题。

递归

是函数自己调用自己的一种行为，可以形成循环调用，进而实现分治算法。
什么情况下使用递归：
	1、问题过于复杂无法拆解成循环语句。
	2、问题非线性，而函数递归，由于借助栈内存，函数的每一此调用，就会把它的数据重新压入栈空间，它的数据都会保留下来，可以解决非线性的问题(二叉树的相关算法，汉诺塔问题等)。
	在单线程模式下永远只能同时执行一个函数，当函数自己调用自己时(子集)，会先执行子集的代码，然后子集执行完成后再返回到上一级继续执行。
如何安全实现递归：
	使用递归很有可能造成"死循环"，非常耗费资源。
	1、先写出口，考虑如何让无限的调用停止下来。
		if(条件) return;
	2、解决一处小问题
	3、把剩下的问题交给我的下一级(参数发生变化)
递归的优点：
	代码简单，容易理解。
递归的缺点：
	容易形成死循环，耗费内存，执行效率低(参数入栈，出栈，局部变量的定义、销毁)。

查找

顺序查找：从头到尾逐一比较，对于数据没有要求，但方法简单，在小规模的数据查找中比较实用，但效率低。
二分查找：前提就是数据必须有序，然后从数据的中间位置开始查起，若中间位置的数据比要查找的位置小，则从中间位置的左边找，否则从右边找。
	从代码实现上来说，既可以用循环实现，也可以用递归实现。
块查找、权重查找，适用于特殊条件下，需要对数据进行排序、分析、总结、归纳。

排序

排序算法的稳定性：当序列中有相等的数据时，算法会不会改变这两个数据的前后位置。
冒泡：
	是一种稳定排序，在排序过程中可以监测到数据是否已经有序（对数据的有序性敏感），可以立即停止，如果待排序的数据基本有序，则冒泡的效率是非常高的。
插入排序：
	是一列数已经有序，再有新加入的数据时，适合使用插入排序。
选择排序：
	是冒泡排序的一种变种，但是它没有冒泡对数据有序性的敏感，但它在排序过程中比冒泡少了很多数据交换，因此要比冒泡要快(数据比较混乱的情况下)。
快速排序：
	一种基于交换的一种排序。
堆排序：
	首先把数据当作完全二叉树，然后保障根结点最大，然后把根结点与最后一个元素交换，然后再调整二叉树(逐渐减少数组)，让根依然保持最大，然后重复上次操作。
归并排序：
	不交换数据，但需要借助额外的空间，用作临时的存储空间。
除了这些排序算法,还有很多其它的排序算法

各种排序的时间复杂度、空间复杂度