算法:
解决特定问题求解步骤的描述,在计算机中表现为指令的有限序列,并且每条指令标识一个或多个操作。
算法的特性:
1.输入输出:具有零个或多个输入。至少有一个或多个输出。
2.有穷性:算法在执行有限的步骤之后,自动结束而不会出现无限循环,并且每个步骤在可接受的时间内完成。
3.确定性:每一步骤都具有确定的含义,不会出现二义性。
4.可行性:每一步都能通过执行有限次数完成。
算法设计的要求:
1.正确性:至少具有输入、输出和加工处理无歧义性、能正确反映问题的需求、能够得到问题的正确答案。
2.可读性:为了便于阅读、理解和交流。
3.健壮性:当输入数据不合法时,也能做出相关处理,而不处产生异常或莫名其妙的结果。
4.时间效率高和存储量低
算法的时间复杂度:
在进行算法分析时,语句总的执行次数T(n)是关于问题规模n的函数,进而分析T(n)随n的变化情况并确定T(n)的数量级。
T(n)=O(f(n)) 表示岁问题规模n的增大,算法执行时间的增长率和f(n)的增长率相同,称作算法的渐进时间复杂度,简称时间复杂度。
f(n)是问题规模n的某个函数。
推导大O阶:
1.用常数1取代运行时间中的所有加法常数。
2.只保留最高项。
3.如果最高阶项存在且不是1,则去除与这个项相乘的常数。
最好时间复杂度:在最理想的情况下,执行这段代码的时间复杂度。
最坏时间复杂度:在最糟糕的情况下,执行这段代码的时间复杂度。
平均时间复杂度:
加权平均时间复杂度或者期望时间复杂度。
均摊时间复杂度:
每一次 O(n) 的插入操作,都会跟着 n-1 次 O(1) 的插入操作,所以把耗时多的那次操作均摊到接下来的 n-1 次耗时少的操作上,均摊下来,这一组连续的操作的均摊时间复杂度就是 O(1)。
// array表示一个长度为n的数组
// 代码中的array.length就等于n
int[] array = new int[n];
int count = 0;
void insert(int val) {
if (count == array.length) {
int sum = 0;
for (int i = 0; i < array.length; ++i) {
sum = sum + array[i];
}
array[0] = sum;
count = 1;
}
array[count] = val;
++count;
}
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