后端-数据结构和算法

青训营

01 为什么要学习数据结构和算法

数据结构和算法几乎存在于程序开发中的所有地方。
什么是最快的排序算法？
Python-timesort
C+±introsort
Rust-pdqsort
Go的排序算法又没有提升空间？
Go(<=1.18)-introsort
Go 1.19默认的排序算法在某些常见场景中比之前的算法快~10倍

02 经典排序算法

Insert Sort 插入排序
将元素不断插入已经排序好的array中。
最优的时间复杂度为：O(n)
最坏的时间复杂度为：O(n^2)
平均时间复杂度：O(n^2)
缺点：平均和最坏情况的时间复杂度高达O(n^2)
优点：最好情况时间复杂度为O(n)

Quick Sort 快速排序
分治思想，不断分割序列直到序列整体有序。

• 选定一个pivot(轴点)
• 使用pivot 分割序列，分成元素比pivot大和元素比pivot小的两个序列

最优的时间复杂度为：O(nlogn)
最坏的时间复杂度为：O(n^2)
平均时间复杂度：O(nlogn)
缺点：最坏时间复杂度高达O(n^2)
优点：平均时间度为O(n*logn)

Heap Sort 堆排序
利用堆的性质形成的排序算法

• 构造一个大顶堆

• 将根节点（最大元素）交换到最后一个位置，调整整个堆，如此反复
  最优的时间复杂度为：O(nlogn)
  最坏的时间复杂度为：O(nlogn)
  平均时间复杂度：O(nlogn)
  缺点：最坏情况时间复杂度高达O(nlogn)
  经典算法理论印象：

• 插入排序平均和最坏情况时间复杂度都是O(n^2)，性能不好

• 快速排序整体性能处于中间层次

03 从零开始打造pdqsort