合肥网站建设步骤设计好看的网页

---

前言

数据结构简单介绍、算法简单介绍、算法复杂度、时间复杂度等的介绍

一、什么是数据结构

数据结构是计算机存储，组织数据结构的方式，指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。

二、什么是算法

算法: 简单来说算法就是一系列的计算步骤，用来将输入数据转化成输出结果。

三、算法复杂度

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
• 空间复杂度主要衡量一个算法运行所需要的额外空间
• 随着技术发展，计算机存储容量变得非常大，已经不是非常关注空间复杂度，而是更关注时间复杂度。

1. 时间复杂度

① 时间复杂度的定义

• 算法的时间复杂度是一个函数(函数式)，一个算法执行所耗费的时间，理论上是不能算出来的，只有运行程序才能知道。
• 但是一个算法所花费的时间与其中语句的执行次数成正比例。
• 所以算法中的基本操作的执行次数，为算法的时间复杂度。

② 大O的渐进表示法

实际计算时间复杂度，不计算精确的执行次数，只需要计算大概执行次数（量级或阶数），我们用大O的渐进表示法。

• 时间复杂度: O(N),习惯用N表示

1、用常数1取代运行时间中的所有加法常数。

int main()
{int count = 0;int M = 10;while (M--){++count;}printf("%d\n", count);
}

• 上述代码执行 M 次 相当于是 10 次， 也就是函数执行的量级是10（常数级），常数级用O(1)表示

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。

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);
}

• 上述代码执行 (2 * N + M)次， 只保留高阶项
• 高阶项存在且不是1，去除常数。
• （2 * N）次，所以Func2的时间复杂度是： O(N)。

有些算法的时间复杂度存在最好、最坏和平均的情况。
在实际中一般情况关注的是算法的最坏运行情况

实例如下：

实例1:

void Func4(int N)
{int count = 0;for (int k = 0; k < 100; ++ k){++count;}printf("%d\n", count);
}

• 上述Func4的时间复杂度是：O(1)

---

实例2:

const char * strchr ( const char * str, int character );

• 上述strchr 的时间复杂度是O(N)
• 按最坏的情况算

---

实例3:

void BubbleSort(int* a, int n)
{assert(a);for (size_t end = n; end > 1; --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;}
}

• 上述BubbleSort的时间复杂度
• 若数组本来就有序(最好情况),则时间复杂度为O(N)
• 若数组无序(最坏情况)，则时间复杂度为O(N^2)
• 时间复杂度为O(N^2)

---

实例4:

int BinarySearch(int* a, int n, int x)
{assert(a);int begin = 0;int end = n-1;while (begin <= end){int mid = begin + ((end-begin) / 2);if (a[mid] < x)begin = mid+1;else if (a[mid] > x)end = mid-1;elsereturn mid;}return -1;
}

• 上述二分法时间复杂度为 O(logN) 这里的log是以2为底

---

实例5:

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

• 上述代码Fac(N) , Fac(N-1), Fac(N-2), …F(0), 共N+1次，所以时间复杂度是O(N)

---

实例6:

long long Fib(size_t N)
{if(N < 3)return 1;return Fib(N-1) + Fib(N-2);
}

• 上述代码调用会调 2 ^ N次，所以时间复杂度为 O(2 ^ N)

---

实例7

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);
}

• 上述Func3的时间复杂度是O(M + N)
• 若 M >> N, 则时间复杂度为 O(M)
• 若 N >> M, 则时间复杂度为 O(N)
• 若 M = N, 则时间复杂度为 O(M)或O(N)
• 若没有说明，时间复杂度为O(M + N)

---

总结

数据结构简单介绍、算法简单介绍、算法复杂度、时间复杂度等的介绍