算法刻意练习第一天--复杂度分析以及学习方法

时间复杂度

算法时间复杂度分析，复杂度越低，大数据量，高并发环境下，收益很高

1 + 2 + 3+ … + n
求和公式: y = n*(n+1)/2

Fibonacci 时间复杂度计算

F(n) = F(n-1) + F(n-2)
时间复杂度：O(2^n) 并不是特别有效的算法

查用查找算法的时间复杂度是多少：
二分查找 – Log（n）
二叉树遍历 O(n)
二维度矩阵 O(n)
快排 --n*log(n)

如何通过Leetcode进行算法的练习

训练算法和数据结构的网站：
三分学习，7分练
坚持、刻意练习，不要只做自己会做的题，而要做常考的算法，自己不会的题，如动态规划等
训练的时候，不爽，不舒适，正常的，跳出自己的舒适区，说明你在成长
训练算法的网站：leetcode

1、数据的范围，比较阴险的地方。
2、所有的算法解法，都找到，找到时间和空间复杂度最优的

例：两数之和解题思路

1、O(n^2) 解法，直接两层for循环求解
2、定义一个Map存储上一个值，Key：存储数组之前位置对应的数值，value存储数值对应的位置
由于HashMap key查找时间复杂度为O(1)，利用这一特性，在通过target - 数组当前遍历的值 ，去hashMap中查找，如果查找到的话，即返回。

代码

class Solution {
     public int[] twoSum(int[] nums, int target) {
        Map<Integer,Integer> map = new HashMap<>();
        int[] position = new int[2];
        for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
            if (map.containsKey(target - nums[i]) {
                position[0] = map.get(target - nums[i]);
                position[1] = i;
                return position;
            }else {
                map.put(nums[i],i);
            }
        }
        return position;
    }
}

3、官方提供三种解法，第一种，两层循环，第二种，两次循环，第三种，一层循环；

总结：
1、做题，不要只找一种解法，要找到所有的解法
2、对时间和空间复杂度进行分析
3、找一款自己舒适的代码编辑器

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最好通过看solution 进行学习对比，对比自己的代码，找到优势和不足

机会是六个有准备的人

坚持！！！