思路
- 遍历常见的算法思路
- 遍历常见的数据结构
- 空间和时间的交换（哈希表）
- 预处理信息（排序）
- 在瓶颈处寻找答案（O(nlogn)+O(n2)；O(n3)）
实际编写问题
- 极端条件的判断
数组为空？字符串为空？数量为0？指针为null？
- 代码规范（变量名）
- 模块化，复用性
解密时间复杂度大O
- O(nlogn+n) = O(nlogn)
- O(nlogn+n^2) = O(n^2)
- O(AlogA+B)不变
对邻接表实现的图进行遍历：
时间复杂度：O(V+E)
数据规模的概念
前提：如果想在1s之内解决问题：
- O(n2)的算法可以处理大约104级别的数据;
- O(n)的算法可以处理大约10^8级别的数据;
- O(nlogn)的算法可以处理大约10^7级别的数据
空间复杂度
- 多开一个辅助的数组：O(n);
- 多开一个辅助的二维数组：O(n^2);
- 多开常数空间：O(1);
注意：递归的调用是有空间代价的，递归调用的深度就是空间的复杂度。
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