【代码随想录】鱼与钰遇雨数据结构与算法刷题笔记

代码随想录

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编程素养

代码风格

C++代码风格参考google C++ style Guide

我使用的是驼峰命名法，其中空格留白的规则如下例：

class Solution {
public:
    void moveZeroes(vector<int>& nums) {
        int slowIndex = 0;
        for (int fastIndex = 0; fastIndex < nums.size(); fastIndex++) {
            if (nums[fastIndex] != 0) {
                nums[slowIndex++] = nums[fastIndex];
            }
        }
        for (int i = slowIndex; i < nums.size(); i++) {
            nums[i] = 0;
        }
    }
};

1. 操作符左右有空格
2. 分割符 , ; 后有空格，类似于写英文文章
3. 控制语句后有空格
4. 大括号和函数保持在同一行 (Google规范是 大括号和 控制语句保持同一行的)

写算法题目是否用库函数的标准是什么？

如果题目关键的部分直接用库函数就可以解决，建议不要使用库函数。

如果库函数仅仅是 解题过程中的一小部分，并且你已经很清楚这个库函数的内部实现原理的话，那么直接用库函数。

使用库函数最大的忌讳就是不知道这个库函数怎么实现的，也不知道其时间复杂度，上来就用，这样写出来的算法，时间复杂度自己都掌握不好的。

例如for循环里套一个字符串的insert，erase之类的操作，你说时间复杂度是多少呢，很明显是O(n^2)的时间复杂度了。

在刷题的时候本着我说的标准来使用库函数，相信对大家回有所帮助！

算法性能分析

时间复杂度

什么是时间复杂度？ 时间复杂度是一个函数，它定性描述某个算法的运行时间。
对于一个算法（或者程序）我们通常会估算它的操作单元数量（例如排序中的比较操作）来代表程序消耗的时间；
假设算法的问题规模为n（即操作的最小数据元素为n。例如排序问题中待排序列长度为n），则得到该问题规模下操作单元数量计算公式f()，那么对于问题规模为n的模型，操作单元数量的计算公式为f(n)，其中，随着数据规模n的增大，算法执行时间的增长率和f(n)的增长率相同，这一现象中的增长率称作为算法的渐近时间复杂度，简称时间复杂度，记为 O(f(n))。

其中，O代表上界的，当用它作为算法的最坏情况运行时间的上界，就是对任意数据输入的运行时间的上界。

算法超时问题

首先，算法是否超时喝计算机的配置有关，1GHz=10亿Hz (Hz是赫兹单位）
1Hz 是CPU的一次脉冲（可以理解为一次改变状态，也叫时钟周期），1Hz=1/s，就是一秒1次脉冲，10亿Hz，就是一秒10亿次脉冲。并不是说1次脉冲代表一次计算机的运算，例如对于一个加法运算，cpu要执行四次才能完整这个操作，步骤一：把1放入寄存机，步骤二：把2放入寄存器，步骤三：做加法，步骤四：保存3。 同时存在有多个程序使用CPU的情况。

那我们的计算机究竟1/s能经过多少次运算呢，可以通过代码测试：测试硬件：2015年MacPro，CPU配置：2.7 GHz Dual-Core Intel Core i5 。
1s能进行k++操作$5\times 10^8$次。