数据结构(初阶 一)复杂度

一,数据结构

1. 什么是数据结构?

数据结构是在内存中管理数据——增删查改。

数据库是在磁盘中管理数据——增删查改。

2. 什么是算法?

算法是定义良好的计算过程,它取一个或一组的值作为输入,并产生一个或一组值作为输出。简答来说,算法就是一系列的计算步骤,用来将输入数据转化成输出结果。

3. 数据结构的重要性

  • 数据结构与算法相辅相成。
  • 大厂在招聘时,在笔试和面试对数据结构和算法的能力要求很高。

4. 如何学好数据结构和算法

  • 手撕代码,多做题。
  • 多思考,多画图。

5.数据结构和算法推荐书籍

  • C语言版本——严蔚敏
  • C++—— 殷人坤
  • 大话数据结构——图画的很好
  • 剑指Offer
  • 程序源代码面试指南
  • 刷完上面的内容可以去刷 LeetCode.+牛客网

二,算法的时间复杂度和空间复杂度

1. 算法效率

  1. 如何衡量算法的好坏?两个维度:
  • 时间复杂度
  • 空间复杂度

经过计算机行业的快速发展,计算机的存储容量已经达到了很高的高度,如今已不再那么关注空间复杂度。

2. 时间复杂度

算法的时间复杂度是一个函数,是数学中带未知数的表达式,算法的基本操作执行的次数,就是算法的时间复杂度。

  • 表示方法:大O的渐进表示法

大O符号:是用于描述函数渐进行为的数学符号

  1. 用常数1取代运行时间中的所有加法
  2. 在写改后的运行次数中,只保留最高级阶项
  3. 若最高阶项存在且不是1,则去除与这个项目相乘的常数。得到的结果就是大O阶。

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3. 常见时间复杂度计算举例

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时间复杂度: O(N).

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时间复杂度 : O(N^2)

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4. 空间复杂度

空间复杂度也是一个数学表达式,主要衡量一个算法运行时临时额外所占空间的大小,空间复杂度不是程序占了都少bytes的空间,算的是变量的个数,计算规则与时间复杂度类似,也使用大O的渐进表示法。

函数运行书所需要的栈空间(存储参数,局部变量,一些寄存器信息等)在编译期间已经确定好了,因此空间复杂度主要是通过在运行时显式申请的额外空间来确定。

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5.0 常见空间复杂度计算举例

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(注意空间可以重复利用,时间不可以重复利用)
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调用f1和f2使用的是同一块空间

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O(N).
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四,复杂度的oj练习

  • 轮转数组

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