数据结构-数组和链表

时间复杂度 空间复杂度

  时间维度：是指执行当前算法所消耗的时间，我们通常用「时间复杂度」来描述。
  空间维度：是指执行当前算法需要占用多少内存空间，我们通常用「空间复杂度」来描述。

常见的复杂度有以下量级(具体介绍几种其他类似)

  常数阶O(1)
  对数阶O(logN)
  线性阶O(n)
  线性对数阶O(nlogN)
  平方阶O(n²)
  立方阶O(n³)
  K次方阶O(n^k)
  指数阶(2^n)

常数阶O(N)(没有复杂的结构)例如:

let i = 0;
i++;
console.log(i)

线性阶 例如:

for(let i=0; i<=n; i++) {
  ...
}

for循环里面的代码会执行n遍，因此它消耗的时间是随着n的变化而变化的所以时间复杂度为O(N)

平方阶O(n²) 例如:

for(let i=0; i<=n; i++) {
  for(let j=0; j<n; j++) {
    ...
  }
}

套了2层n循环,消耗的时间为N*N, 所以它的时间复杂度为O(n乘n),即 O(n²)

对数阶O(logN) 例如:

  let i = 1;
  while(i<n)
  {
      i = i * 2;
  }

while循环里面，每次都将i乘以2 所以2的x次方等于n，那么x=log2（n） 循环x次之后结束 所以时间复杂度为O(logn)

线性对数阶O(nlogN) 例如:

  for(m=1; m<n; m++)
    {
        i = 1;
        while(i<n)
        {
            i = i * 2;
        }
    }

数组和链表

特点

数组
  1.整个数组占用的内存空间是连续的
  2.每个元素占用的内存大小是完全一样的
  3.通过下标寻找对应元素效率极高,因此遍历速度快

  查找操作O(1) 但是删除、插入操作为O(N) 有没有一种情况 实现删除、插入操作也为O(1)呢？

链表
  1.每个元素除了存储数据,需要有额外的内存存储一个引用(地址),来指向下一个元素
  2.每个元素占用的内存空间并不要求是连续的
  3.往往使用链表的第一个节点(根节点)来代表整个链表
  4.长度是可变的,随时可以增加和删除元素
  5.插入和删除元素效率极高;
  6.通过下标查询链表中的某个节点,效率会很低,所以链表的下标遍历效率很低

  查找操作O(N) 但是删除、插入操作为O(1)

JS 数组链表相互转换

let node
let head = {value: ary[0], next: null}
let pnode = head  //pnode变量用来保存前一个节点

for(let i = 1; i < ary.length; i++) {
    node = {value: ary[i], next:null}
    pnode.next = node   //将前一个节点的next指向当前节点
    pnode = node   //将node赋值给pnode
}

function listToarray(head) {
  if(!head) {
      return []
  }
  let result = []
  let p = head
  while(p) {
      result.push(p.value)
      p = p.next
  }
  return result
}