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📚系列专栏：数据结构
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目录
🗒️前言
一、什么是数据结构
二、什么是算法
三、算法的效率
四、时间复杂度
时间复杂度的概念
4.1大O渐进表示法
推导大O阶方法：
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)
说明：在实际中一般情况关注的是算法的最坏运行情况。
4.2常见时间复杂度计算举例
🚩冒泡排序：
// 计算BubbleSort的时间复杂度？
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;
}
}
🚩二分查找
// 计算BinarySearch的时间复杂度？
int BinarySearch(int* a, int n, int x)
{
assert(a);
int begin = 0;
int end = n - 1;
// [begin, end]：begin和end是左闭右闭区间，因此有=号
while (begin <= end)
{
int mid = begin + ((end - begin) >> 1);
if (a[mid] < x)
begin = mid + 1;
else if (a[mid] > x)
end = mid - 1;
else
return mid;
}
return -1;
}O(N)和O(log2N)的对比：
| N | 1000 | 100W | 10亿 |
| O(N) | 1000 | 100W | 10亿 |
| O(log2N) | 10 | 20 | 30 |
由此我们看到O(log2N)相对O(N)在效率上有很大的提升，但二分查找有一个限制条件就是数组必须有序，所以在实际中二分查找应用并不多。
🚩递归阶乘
// 计算阶乘递归Fac的时间复杂度？
long long Fac(size_t N)
{
if (0 == N)
return 1;
return Fac(N - 1) * N;
}
📒时间复杂度：O(N)
🚩斐波那契数
// 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);
}4.3例题：消失的数字
五、空间复杂度
空间复杂度的概念：
5.1空间复杂度计算
🚩递归阶乘：
// 计算阶乘递归Fac的空间复杂度？
long long Fac(size_t N)
{
if(N == 0)
return 1;
return Fac(N-1)*N;
}
📒空间复杂度：O(N)
🚩 斐波那契数
long long Fib(size_t N)
{
if(N < 3)
return 1;
return Fib(N-1) + Fib(N-2);
}
📒空间复杂度：O(N)
5.2例题：轮转数组
💡思路
- 逆置前n-k个
- 逆置后k个
- 整体逆置
void reverse(int* nums,int left,int right)
{
int tmp=0;
while(left<=j)
{
tmp=nums[left];
nums[left]=nums[right];
nums[right]=tmp;
left++;
right--;
}
}
void rotate(int* nums, int numsSize, int k)
{
if(k==0)
{
return nums;
}
reverse(nums,0,numsSize-1);
reverse(nums,0,k%numsSize-1);
reverse(nums,k%numsSize,numsSize-1);
}
