数据结构 -- 算法的时间复杂度和空间复杂度
- 1.算法效率
- 1.1 如何衡量一个算法的好坏
- 1.2 算法的复杂度
- 2.时间复杂度
- 2.1 时间复杂度的概念
- 2.2 大O的渐进表示法
- 2.3常见时间复杂度计算举例
- 3.空间复杂度
- 4. 常见复杂度对比
1.算法效率
1.1 如何衡量一个算法的好坏
如何衡量一个算法的好坏呢？比如对于以下斐波那契数列：
斐波那契数列的递归实现方式非常简洁，但简洁一定好吗？那该如何衡量其好与坏呢？
1.2 算法的复杂度
算法在编写成可执行程序后，运行时需要耗费时间资源和空间(内存)资源 。因此衡量一个算法的好坏，一般是从时间和空间两个维度来衡量的，即时间复杂度和空间复杂度。
时间复杂度主要衡量一个算法的运行快慢，而空间复杂度主要衡量一个算法运行所需要的额外空间。在计算机发展的早期，计算机的存储容量很小。所以对空间复杂度很是在乎。但是经过计算机行业的迅速发展，计算机的存储容量已经达到了很高的程度。所以我们如今已经不需要再特别关注一个算法的空间复杂度。
2.时间复杂度
2.1 时间复杂度的概念
时间复杂度的定义：在计算机科学中，的时间复杂度是一个函数，它定量描述了该算法的运行时间。一个算法执行所耗费的时间，从理论上说，是不能算出来的，只有你把你的程序放在机器上跑起来，才能知道。但是我们需要每个算法都上机测试吗？是可以都上机测试，但是这很麻烦，所以才有了时间复杂度这个分析方式。一个算法所花费的时间与其中语句的执行次数成正比例，算法中的基本操作的执行次数，为算法的时间复杂度。
即：找到某条基本语句与问题规模N之间的数学表达式，就是算出了该算法的时间复杂度。
Func1 执行的基本操作次数 ：
F(N) = N^2 + 2*N + 10
时间复杂度是带N未知数的函数式
N=10,F(N)=130
N=100,F(N)=10210
N=1000,F(N)=1002010
实际中我们计算时间复杂度时，我们其实并不一定要计算精确的执行次数，而只需要大概执行次数，那么这里我们使用大O的渐进表示法，大O的渐进表示法（估算），算个大概，算他属于哪个量级,通常取1项或者几项作为代表他的量级（档次）
2.2 大O的渐进表示法
大O符号（Big O notation）：是用于描述函数渐进行为的数学符号。
推导大O阶方法：
1、用常数1取代运行时间中的所有加法常数（函数式中只有常数）。
2、在修改后的运行次数函数中，只保留最高阶项。
3、如果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。
使用大O的渐进表示法以后，Func1的时间复杂度为：
表达式 F(N) = N^2 + 2*N + 10 ，当以极限的角度去看，当N足够大时，后两项几乎可以直接忽略不计。
通过上面我们会发现大O的渐进表示法去掉了那些对结果影响不大的项，简洁明了的表示出了执行次数。
另外有些算法的时间复杂度存在最好、平均和最坏情况：
最坏情况：任意输入规模的最大运行次数(上界)
平均情况：任意输入规模的期望运行次数
最好情况：任意输入规模的最小运行次数(下界)
当算法有不同情况下，取最坏，保守预估。
例如：在一个长度为N数组中搜索一个数据x
最好情况：1次找到
最坏情况：N次找到
平均情况：N/2次找到
在实际中一般情况关注的是算法的最坏运行情况，所以数组中搜索数据时间复杂度为O(N)
2.3常见时间复杂度计算举例
实例1：
实例1基本操作执行了2N+10次，通过推导大O阶方法知道，时间复杂度为 O(N)
实例2:
实例2基本操作执行了M+N次，有两个未知数M和N，时间复杂度为 O(N+M)
如果条件中有：M远大于N，可以写成O(M). 或者N远大于M，可以写成O(N).
实例3:
实例3基本操作执行了100次，通过推导大O阶方法，时间复杂度为 O(1)
注意：O(1)并不是代表一次，而是代表常数次。（第一是因为常量就那么大,第二CPU跑的足够快,对于常数是大是小对CPU而言是没有差别的）
实例4:
strchr 函数是一个在 C 语言标准库中定义的函数，它用于在给定的字符串 str 中查找第一次出现指定字符 character 的位置。如果找到，函数返回一个指向该字符的指针；如果没有找到，函数返回 NULL。
实例4基本操作执行最好1次，最坏N次，时间复杂度一般看最坏，时间复杂度为 O(N)
实例5:
实例5基本操作执行最好N次，最坏执行了(N*(N+1)/2次，通过推导大O阶方法+时间复杂度一般看最坏，时间复杂度为 O(N^2)
实例6:
实例6基本操作执行最好1次，最坏O(logN)次，时间复杂度为 O(logN) ps：logN在算法分析中表示是底数为2，对数为N。有些地方会写成lgN。（建议通过折纸查找的方式讲解logN是怎么计算出来的）
实例7:
实例7通过计算分析发现基本操作递归了N次，时间复杂度为O(N)。
实例8:
实例8通过计算分析发现基本操作递归了2 ^ N次，时间复杂度为O(2 ^ N)。（建议画图递归栈帧的二叉树讲解）
3.空间复杂度
空间复杂度也是一个数学表达式，是对一个算法在运行过程中临时占用额外存储空间大小的量度 。
空间复杂度不是程序占用了多少bytes的空间，因为这个也没太大意义，所以空间复杂度算的是变量的个数。
空间复杂度计算规则基本跟实践复杂度类似，也使用大O渐进表示法。
注意：函数运行时所需要的栈空间(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通过函数在运行时候显式申请的额外空间来确定。
实例1：
i开了n个，但是他一直利用同一块空间，因为外面的循环进来，再进入里面的循环，i开空间，然后出循环,i就销毁了。再走第二次循环，exchange 和 i 跟之前的exchange 和 i 用的就是同一块空间。
空间是可以重复利用，时间是累加，一去不复返。
因为算法需要，额外开的空间，数组只是存储数据的，所以不算空间复杂度。
实例1使用了常数个额外空间，所以空间复杂度为 O(1)。
实例2：
实例2动态开辟了N个空间，空间复杂度为 O(N)
实例3：
实例3递归调用了N次，开辟了N个栈帧，每个栈帧使用了常数个空间。空间复杂度为O(N)
4. 常见复杂度对比
一般算法常见的复杂度如下：
