asp网站源代码,免费搭建网站 域名,wordpress 私有文章,金蝶erp软件下载#x1f935;♂️ 个人主页: AI_magician #x1f4e1;主页地址#xff1a; 作者简介#xff1a;CSDN内容合伙人#xff0c;全栈领域优质创作者。 #x1f468;#x1f4bb;景愿#xff1a;旨在于能和更多的热爱计算机的伙伴一起成长#xff01;#xff01;… ♂️ 个人主页: AI_magician 主页地址 作者简介CSDN内容合伙人全栈领域优质创作者。 景愿旨在于能和更多的热爱计算机的伙伴一起成长 ♂️声明本人目前大学就读于大二研究兴趣方向人工智能硬件虽然硬件还没开始玩但一直很感兴趣希望大佬带带 该文章收录专栏 [✨— 《深入解析机器学习从原理到应用的全面指南》 —✨] 数据结构必备经法
目标 学习数据结构与算法的理由 大厂面试
比如 BAT、Google、Facebook面试的时候都喜欢考算法、让人现场写代码。公司只能考察他们的基础知识是否牢固。社招就更不用说了越是厉害的公司越是注重考察数据结构与算法这类基础知识。相比短期能力他们更看中你的长期潜力。
业务开发性能优化
对于大部分业务开发来说我们平时可能更多的是利用已经封装好的现成的接口、类库来堆砌、翻译业务逻辑很少需要自己实现数据结构和算法。但是不需要自己实现并不代表什么都不需要了解。
如果不知道这些类库背后的原理不懂得时间、空间复杂度分析如何能用好、用对它们存储某个业务数据的时候你如何知道应该用 ArrayList还是 Linked List 呢调用了某个函数之后你又该如何评估代码的性能和资源的消耗呢
作为业务开发我们会用到各种框架、中间件和底层系统比如 Spring、RPC 框架、消息中间件、Redis 等等。在这些基础框架中一般都揉和了很多基础数据结构和算法的设计思想。比如我们常用的 Key-Value 数据库 Redis 中里面的有序集合是用什么数据结构来实现的呢为什么要用跳表来实现呢为什么不用二叉树呢
如果你能弄明白这些底层原理你就能更好地使用它们。即便出现问题也很容易就能定位。因此掌握数据结构和算法不管对于阅读框架源码还是理解其背后的设计思想都是非常有用的。
而在面对新的问题或者业务场景中也能够设计更好的方案来解决问题 在平时的工作中数据结构和算法的应用到处可见。我来举一个你非常熟悉的例子如何实时地统计业务接口的 99% 响应时间 你可能最先想到每次查询时从小到大排序所有的响应时间如果总共有 1200 个数据那第 1188 个数据就是 99% 的响应时间。很显然每次用这个方法查询的话都要排序效率是非常低的。但是如果你知道“堆”这个数据结构用两个堆可以非常高效地解决这个问题。 提升代码水平个人能力
达到开源水平的代码能力高手之间的竞争其实就在细节。这些细节包括你用的算法是不是够优化数据存取的效率是不是够高内存是不是够节省等等。这些累积起来决定了一个框架是不是优秀。
何为编程能力强代码的可读性好、健壮、还是扩展性好等等其中性能好坏起码是其中一个非常重要的评判标准。而对代码的时间复杂度、空间复杂度分析才能写出高性能的代码
如果你在一家成熟的公司或者 BAT 这样的大公司面对的是千万级甚至亿级的用户开发的是 TB、PB 级别数据的处理系统。性能几乎是开发过程中时刻都要考虑的问题。一个简单的 ArrayList、Linked List 的选择问题就可能会产生成千上万倍的性能差别。这个时候数据结构和算法的意义就完全凸显出来了。之前你可能需要费很大劲儿来优化的代码需要花很多心思来设计的架构用了数据结构和算法之后很容易就可以解决了。
掌握了数据结构与算法你看待问题的深度解决问题的角度就会完全不一样。因为这样的你就像是站在巨人的肩膀上拿着生存利器行走世界。数据结构与算法会为你的编程之路甚至人生之路打开一扇通往新世界的大门。
核心数据结构与算法 核心学习数据结构与算法 10 个数据结构数组、链表、栈、队列线性表、散列表、二叉树、堆、跳表、图、Trie树
10 个算法递归、排序、二分查找、搜索、哈希算法、贪心算法、分治算法、回溯算法、动态规划、字符串匹配算法
对于每一种数据结构或算法学习它的**“来历”“自身的特点”“适合解决的问题”以及“实际的应用场景”**,千万不要被动地记忆要多辩证地思考多问为什么。如果你一直这么坚持做你会发现等你学完之后写代码的时候就会不由自主地考虑到很多性能方面的事情时间复杂度、空间复杂度非常高的垃圾代码出现的次数就会越来越少。你的编程内功就真正得到了修炼。 时间复杂度空间复杂度分析
事后统计分析 把代码跑一遍通过统计、监控就能得到算法执行的时间和占用的内存大小。局限性大
大O复杂度表示法体现整体算法随着规模增大的趋势表现也叫作渐进时间复杂度asymptotic time complexity简称时间复杂度。 只关注循环最多的一段 代码加法原则取量级最大的复杂度乘法原则取量级结果最大的 分为两类多项式量级和非多项式量级。其中非多项式量级只有两个O(2^n) 和 O(n!)。 当数据规模 n 越来越大时非多项式量级算法的执行时间会急剧增加求解问题的执行时间会无限增长。所以非多项式时间复杂度的算法其实是非常低效的算法。
空间复杂度分析时间复杂度的全称是渐进时间复杂度表示算法的执行时间与数据规模之间的增长关系。类比一下空间复杂度全称就是渐进空间复杂度asymptotic spacecomplexity表示算法的存储空间与数据规模之间的增长关系。
查看循环最多的变量生成的一段代码 常见的复杂度并不多从低阶到高阶有O(1)、O(logn)、O(n)、O(nlogn)、O(n )。几乎都是这些 其中还有四种复杂度分析方法 最好情况时间复杂度best case timecomplexity、最坏情况时间复杂度worst case time complexity、平均情况时间复杂度average case time complexity、均摊时间复杂度amortized time complexity。 平均则是引入概率论均摊则是平摊思想 数组和字符串 数组操作插入、删除、查找等 前缀和算法 寻找数组的中心索引 左边之和等于右边前缀和 排序 搜索插入位置查找相同值或插值 二分查找合并区间 排序 二维数组 十大排序 字符串操作反转、查找、匹配等双指针技巧快慢指针、滑动窗口等 链表 单链表和双链表的基本操作快慢指针技巧在链表中的应用链表反转、环检测等问题 栈和队列 栈和队列的基本操作入栈、出栈、入队、出队等用栈解决的问题括号匹配、逆波兰表达式等用队列解决的问题广度优先搜索等 哈希表 哈希表的原理和实现哈希函数的设计和冲突解决方法哈希表在查找和去重等问题中的应用 树与图 二叉树的遍历前序、中序、后序二叉搜索树的性质和操作堆和优先队列的基本概念和应用图的表示方法和遍历算法深度优先搜索、广度优先搜索 排序和搜索 常见排序算法冒泡排序、插入排序、快速排序等高级排序算法归并排序、堆排序等二分查找和其他搜索算法的实现和应用 动态规划 动态规划的基本概念和解题思路斐波那契数列和背包问题等经典动态规划案例动态规划的优化技巧和常见变种 贪心算法 贪心算法的基本思想和适用条件贪心算法的经典案例任务调度、区间覆盖等贪心算法与动态规划的比较和区别 图算法 最短路径算法Dijkstra算法、Bellman-Ford算法等最小生成树算法Prim算法、Kruskal算法等拓扑排序和关键路径等问题 高级数据结构 并查集的原理和应用字典树和前缀树的基本操作和应用线段树和树状数组的实现和应用 到这里如果还有什么疑问欢迎私信博主问题哦博主会尽自己能力为你解答疑惑的如果对你有帮助你的赞是对博主最大的支持
