柚子快報(bào)邀請(qǐng)碼778899分享：c語言 初識(shí)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法

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目錄

數(shù)據(jù)和結(jié)構(gòu)

解釋含義

數(shù)據(jù)的屬性劃分

數(shù)據(jù)和算法的關(guān)系

算法中復(fù)雜度

時(shí)間復(fù)雜度

空間復(fù)雜度

數(shù)據(jù)和結(jié)構(gòu)

解釋含義

?數(shù)據(jù)就是包含著大量的信息，信息的量堆積上來，就會(huì)使得信息變得雜亂

?結(jié)構(gòu)就是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，使得數(shù)據(jù)更加合理

數(shù)據(jù)的屬性劃分

?按照數(shù)據(jù)的屬性，我們可以先把數(shù)據(jù)按照屬性進(jìn)行劃分，例如：整型、浮點(diǎn)型、字符串型等等

數(shù)據(jù)和算法的關(guān)系

?對(duì)數(shù)據(jù)的高效處理就是算法的涵蓋內(nèi)容，如何使用準(zhǔn)確便捷的方法對(duì)龐大的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理就需要學(xué)習(xí)算法的能力了，這里也凸顯了學(xué)習(xí)好數(shù)學(xué)的重要性，利用數(shù)學(xué)思維來處理問題，當(dāng)然死磕代碼誰都逃不掉。

?算法的底層邏輯還是數(shù)學(xué)，基礎(chǔ)學(xué)科構(gòu)造了底層的邏輯，計(jì)算機(jī)只是一個(gè)輔助工具

算法中復(fù)雜度

?計(jì)算復(fù)雜性理論中的復(fù)雜度，判斷算法的好壞

?復(fù)雜度往往是考察一個(gè)算法是否高效的標(biāo)志

復(fù)雜度分為空間復(fù)雜的和時(shí)間復(fù)雜度，現(xiàn)今計(jì)算機(jī)的性能飛躍式的提升，空間復(fù)雜度往往不會(huì)作為考慮的因素

時(shí)間復(fù)雜度

?時(shí)間復(fù)雜度：指完成一個(gè)算法所需要的時(shí)間，是衡量一個(gè)算法優(yōu)劣的重要參數(shù)。時(shí)間復(fù)雜度越小，說明算法效率越高。

算法的時(shí)間復(fù)雜度是一個(gè)函數(shù)式T（N）

常見的時(shí)間復(fù)雜度量級(jí)有常數(shù)階O(1)、對(duì)數(shù)階O(logN)、線性階O(n)、線性對(duì)數(shù)階O(nlogN)、平方階O(n^2)、立方階O(n^3)、指數(shù)階O(2^n)和階乘階O(n!)等。

大O符號(hào)，用于描述函數(shù)漸進(jìn)行為的數(shù)學(xué)符號(hào)，時(shí)間復(fù)雜度空間復(fù)雜度都可使用

時(shí)間復(fù)雜度函數(shù)式T(N)中，只保留最?階項(xiàng)，去掉那些低階項(xiàng)，因?yàn)楫?dāng)N不斷變?時(shí)，低階項(xiàng)對(duì)結(jié)果影響越來越?，當(dāng)N?窮?時(shí)，就可以忽略不計(jì)了

只要是常量就忽略不計(jì)，高階項(xiàng)和低階項(xiàng)在一起時(shí)，常?？梢詫⒌碗A項(xiàng)舍去

空間復(fù)雜度

?空間復(fù)雜度：空間復(fù)雜度是指完成一個(gè)算法所需要占用的存儲(chǔ)空間，一般是輸入?yún)?shù)的函數(shù)。它也是算法優(yōu)劣的重要度量指標(biāo)?？臻g復(fù)雜度越小，算法通常被認(rèn)為越好。

對(duì)于不同性能的電腦來說，編譯環(huán)境、運(yùn)行環(huán)境等都是有差異的，往往性能越高所耗時(shí)間越短

一種粗略的計(jì)算方式：

程序的時(shí)間效率=每條語句的運(yùn)行時(shí)間(不確定的）*運(yùn)行的次數(shù)（確定的)

說在最后：

如何檢查自己的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法學(xué)習(xí)的程度？

這里可以推薦一個(gè)方法：

把復(fù)雜的數(shù)據(jù)結(jié)合給你的朋友用簡(jiǎn)單的方法講出來讓他理解

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