吉林省建设标准化网站,最新网球赛事新闻,在线做视频网站,旅游做网站Data Structure1算法和时间复杂度01.什么是数据结构#xff1f;程序设计 数据结构 算法数据结构是关系#xff0c;是数据元素相互之间存在的一种或多种特定关系的集合。数据结构和算法凌驾于任何一种编程语言之上。02.逻辑结构和物理结构数据结构分为逻辑结构和物理结构。逻… Data Structure1算法和时间复杂度01.什么是数据结构程序设计 数据结构 算法数据结构是关系是数据元素相互之间存在的一种或多种特定关系的集合。数据结构和算法凌驾于任何一种编程语言之上。02.逻辑结构和物理结构数据结构分为逻辑结构和物理结构。逻辑结构是指数据对象中数据元素之间的逻辑关系也是今后需要关注和讨论的问题。四大逻辑结构集合——数据元素除了同属于一个集合之外没有其他关系。线性——数据元素具有一对一的关系。树形——数据元素之间存在一对多的层次关系。图形——数据元素之间存在多对多的关系。物理结构一般指数据元素在计算机中的存储方法。数据元素的存储结构形式有两种顺序存储和链式存储。顺序存储把数据元素放在地址连续的存储单元中其数据间的逻辑关系和物理关系是一致的例如数组结构。链式结构把数据元素放在任意的存储单元里这组存储单元可以是连续的也可以是不连续的。此时存储关系不能反映逻辑关系因此需要用指针存放数据元素的地址。03.算法算法解决特定问题求解步骤的描述在计算机中表现为指令的有限序列并且每条指令表示一个或者多个操作。算法的五个基本特征输入、输出、有穷性、确定性、可行性算法效率的度量方法算法采用的策略、方案编译产生的代码质量问题的输入规模机器执行指令的速度04.算法的时间复杂度定义在进行算法分析的时候语句总的执行次数T(n)是关于问题规模 n 的函数进而分析T(n)随 n 的变化情况并确定T(n)的数量级。算法的时间复杂度也就是算法的时间度量记作T(n) O(f(n))。它表示随问题规模n的增长算法执行时间的增长率和f(n)的增长率相同称作算法的渐近时间复杂度简称为时间复杂度。其中f(n)表示问题规模 n 的某个函数。一般情况下随着输入规模 n 的增大T(n)增长最慢的是最优算法。大O记法用O( )来体现算法时间复杂度的记法。推导大O阶的算法用常数1取代运行时间中的所有加法常数。在修改后的运行次数函数中只保留最高阶项。如果最高阶项存在且不为1则去除这个项的系数。线性阶——一般含有非嵌套循环。线性阶就是随着问题规模 n 的扩大对应计算次数呈直线增长。平方阶——嵌套循环包括不严格的嵌套循环。循环的时间复杂度等于循环体的复杂度乘以该循环运行的次数。对数阶——需要应用数列知识。常用的时间复杂度所耗的时间从小到大依次是O(1) O(logn) O(n) O(nlogn) O(n^2) O(n^3) O(2^n) O(n!) O(n^n)最坏情况查找一个有n个随机数字数组中的某个数字最好的情况是第一个数字就是那么算法的时间复杂度是O(1)但也有可能这个数字在最后位置此时的时间复杂度是O(n)。平均运行时间——期望运行的时间。05.算法的空间复杂度算法的空间复杂度通过计算算法所需的存储空间实现。算法空间复杂度的计算公式记作S(n) O(f(n))其中n为问题规模f(n)为语句关于n所占存储空间的函数。通常我们都是用 “ 时间复杂度 ” 来指运行的时间需求用 “ 空间复杂度 ” 指空间需求。关于上面的总结如果有错误之处或者疑问欢迎点击下面【写留言】进行讨论。【写留言】---扫码点关注哦---
