数据结构入门篇:第一篇

news2024/11/15 1:46:07

数据结构入门篇:第一篇

时间复杂度

  • 数据结构入门篇:第一篇
    • 1.时间复杂度
    • 2.时间复杂度的练习
    • 总结

🤔首先,为什么要学数据结构?

数据结构的概念:在内存中对数据进行管理;
数据结构的学习能让我们在处理大量数据时提高处理效率,即让我们在不同的场景下更快的处理大量数据;
在这里插入图片描述

🤔算法和数据结构有什么关系?

算法就是处理数据的一种方法;
数据结构是为算法服务的,算法作用在特定的数据结构之上,而衡量数据结构和算法好坏的标准就是复杂度,即时间复杂度和空间复杂度;


1.时间复杂度

🤔什么是时间复杂度?

时间复杂度是衡量算法的快慢;

🤔🤔那么我们能不能把算法放到电脑上跑一跑,记录一下时间?

在这里插入图片描述
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这样比较是很难比较出来算法的好坏,但又因为一个算法的语句执行次数与它所花费的时间成正比,所以我们把语句大概执行次数作为衡量一个算法的时间复杂度


👉算法时间复杂度的定义👈

时间复杂度的定义:在计算机科学中,算法的时间复杂度是一个数学函数,它定量描述了该算法的运行时间。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。


// 请计算一下Func1中++count语句总共执行了多少次?
void Func1(int N)
{
	int count = 0;
	for (int i = 0; i < N ; ++ i)
	{
 		for (int j = 0; j < N ; ++ j)
 		{
		 	++count;
 		}
	}

	for (int k = 0; k < 2 * N ; ++ k)
	{
		    ++count;
	}
	int M = 10;
	while (M--)
	{
 		    ++count;
	}
	printf("%d\n", count);
}

这里很容易算出这个数学表达式:F(N)=N2 +2*N+10;
Func1 执行的基本操作次数 :

  • 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

在这里插入图片描述

🤔🤔🤔什么是大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;

大O的渐进表示法的规则:

  1. 如果一个算法的语句执行的次数是一个常数,那么可以表示为O(1);
  2. 如果一个算法的语句执行次数是一个高阶函数,那么只保留最高阶项;
  3. 如果最高阶项存在且不是1,则去除这个项的系数。得到的结果就是大O阶。
  4. 如果一个算法有最好,最坏,平均三种情况,那么取最坏的情况

总的来说就是要忽略对结果影响不是很大的项。
请添加图片描述


2.时间复杂度的练习

problem one:

void Func2(int N)
{
 	int count = 0;
 	for (int k = 0; k < 2 * N ; ++ k)
 	{
 		++count;
 	}
 	int M = 10;
 	while (M--)
 	{
	 	++count;
 	}
 	printf("%d\n", count);
}
  • 数学表达式:2*N+10
  • 时间复杂度(大O的渐进表示法):O(N)

problem two:

void Func3(int N, int M)
{
 	int count = 0;
 	for (int k = 0; k < M; ++ k)
 	{
 		++count;
 	}
 	for (int k = 0; k < N ; ++ k)
 	{
 		++count;
 	}
 	printf("%d\n", count);
}
  • 数学表达式:M+N
  • 时间复杂度(大O的渐进表示法):O(M+N),这里M和N并没确定关系,所以是M+N;

problem three:

void Func4(int N)
{
 	int count = 0;
 	for (int k = 0; k < 100; ++ k)
 	{
 		++count;
 	}
	printf("%d\n", count);
}
  • 数学表达式:100
  • 时间复杂度(大O的渐进表示法):O(1)

problem four:

void Swap(int* p,int* q)
{
	int tmp=*p;
	*p=*q;
	*q=tmp;
}
void BubbleSort(int* a, int n)
{
 	assert(a);
 	for (size_t end = n; end > 0; --end)
 	{
 		int exchange = 0;
 		for (size_t i = 1; i < end; ++i)
 		{
 			if (a[i-1] > a[i])
 			{
 				Swap(&a[i-1], &a[i]);
 				exchange = 1;
 			}
 		}
 		if (exchange == 0)
 			break;
 	}
}

👉这里是冒泡排序的详解

  • 数学表达式:
    最好的情况:有序数列,即N-1
    最坏情况:逆序,(N*(N-1))/2
  • 时间复杂度:取最坏情况,O(N2);

problem five:

int BinarySearch(int* a, int target, int x)
{
 	assert(a);
 	int left = 0;
 	int right = target-1;
 	// [begin, end]:begin和end是左闭右闭区间,因此有=号
 	while (left <= right)
 	{
 		int mid = (left + right)/2;
 		if (a[mid] < x)
 			left = mid+1;
 		else if (a[mid] > x)
 			right = mid-1;
 		else
 			return mid;
 	}
 	return -1;
}

以上是二分查找的代码;

在这里插入图片描述

  • 数学表达式:
    最好的情况下,在中间找到,即1
    最坏的情况是一直找找到只剩一个数,即N/2/2/2/2/2/…/2=1;

  • 时间复杂度运算过程:设x为大概的执行次数,即2x=N,那么解出x=logN,即时间复杂度是O(logN),:logN在算法分析中表示是底数为2,对数为N。


problem six:

long long Fac(size_t N)
{
 	if(0 == N)
 		return 1;
 	return Fac(N-1)*N;
}

在这里插入图片描述

  • 数学表达式:N+1
  • 时间复杂度:O(N)

problem seven:

// 计算斐波那契递归Fib的时间复杂度?
long long Fib(size_t N)
{
 	if(N < 3)
 		return 1;

 	return Fib(N-1) + Fib(N-2);
}

在这里插入图片描述

  • 数学表达式:2n-1-x
  • 时间复杂度:O(2N)

总结

以上就是本篇的所有内容了,今天主要学习了时间复杂度的计算,如果喜欢本篇不妨留个❤️;
请添加图片描述

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