考研数据结构2算法和算法的复杂度

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算法是对问题求解步骤的描述,通过有序序列的指令来实现

五大特征
1. 有穷性: 有限步之后结束不会出现无限循环
2. 确定性: 不存在二义性, 算法的每个步骤精确定义
3. 可行性: 比如受限于计算机的计算能力,有的算法虽然理论上可行,但实际上无法完成
4. 输入:能被计算机处理的各种类型数据, 如数字,音频,图像等
5. 输出:一至多个程序输出结果

算法的复杂度
时间复杂度
·衡量算法随之问题规模增大,算法执行时间增长的快慢
·时间复杂度是问题规模的函数,记作 T(n),时间复杂度主要分析 T(n) 的数量级
·T(n)=O(f(n)),大 O 记法,f(n) 是算法中基本运算的频度,一般考虑最坏情况下的时间复杂度

·计算方法: 去算法时间增长最快的那个函数项,把它的系数改为 1
空间复杂度
·衡量算法随之问题规模增大,算法执行空间增长的快慢
·是问题规模的函数:S(n) = O(g(n))

时间复杂度的计算

结论
·复杂度是关于增长率的,所以可以直接会忽略常数项。
·一般可以直接关注循环段最基本操作语句的执行次数

时间复杂度计算 (多个循环体)
运算规则:乘法规则,加法规则。

空间复杂度
·空间复杂度 S(n) 之算法运行中所使用的辅助空间的大小。
记为:

       S(n) = O(f(n))

·辅助空间: 处理存储算法本身的指令、常数、变量和输入数据外,还需要存储对数据操作的存储单元。
·算法原地工作是指算法所需的辅助空间是常量,即 O(1)。
·考研中出现 O(1),O(n)较多

正文完
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