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算法复杂度

算法复杂度

作者: 即墨灯火 | 来源:发表于2017-07-31 22:30 被阅读6次

    1.什么是算法

    An algorithm is a clearly specified set of simple instructions to be followed to solve a problem.

    排序算法讲解

    2.算法分析

    Algorithm analysis is the amount of computer memory and time needed to run a program (algorithm)

    3.时间复杂度和空间复杂度

    • 空间:运行所需要的内存
    • 时间:运行所需要的时间

    3.1 空间复杂度

    3.1.1 组成

    • 指令空间 instruction space
    • 数据空间 data space(包括常量,变量,成员变量)
    • 运行环境栈(to save information needed to resume execution of partially completed functions)‘

    即分为两部分,即固定的部分和可变的部分(分别包括space for instructions,simple variables,fixed-size component variables,constants以及space for component variables,dynamical allocated space,recursion stack)

    下面看几个例子

    例子1
    public static int SequentialSearch(int[] a, int x) {
        int i;
        for (i = 0; i < a.length && a[i] != x; i++) {
    
        }
        if (i == a.length)
            return -1;
        return i;
    }
    
    Total data space:
    12 bytes : x,i,a[i],0,-1,a.length
    each of them cost 2 bytes 
    Thus, S(n)=0
    
    例子2
    public static float Rsum(float[] a, int n) {
        if (n > 0)
            return Rsum(a, n - 1) + a[n - 1];
        return 0;
    }
    
    Recursion stack space:
    formal parameters : a (2 byte), n(2 byte) return address(2 byte)
    Depth of recursion: n+1 
    Thus, S(n)=6(n+1)
    

    3.2 时间复杂度

    程序的执行时间为T(p),T(p) = compile time + run time

    identify one or more key operations and determine the number of times these are performed(找到一个或更多的关键操作并且指出它们执行需要的时间)

    //Example 1
    //finding the largest number in a[0:n-1]
    public static int Max(int[] a, int n) {
        //locate the largest element in a[0:n-1]
        int pos = 0;
        for (int i = 1; i < n; i++)
            if (a[pos] < a[i]) pos = i;
        return pos;
    }
    

    compare time : n-1

    Example 2
    //selection sort
    0  1  2  3   4  5
    21 25 49 25* 16 08
    08 25 49 25* 16 21
    08 16 49 25* 25 21
    08 16 21 25* 25 49
    08 16 21 25* 25 49
    08 16 21 25* 25 49
    
    public static void SelectionSort(int[] a, int n) {
        //sort the n number in a[0:n-1].
        for (int size = n; size > 1; size--) {
            int j = Max(a, size);
            swap(a[j], a[size - 1]);
        }
    }
    

    对选择排序进行分析

    1. 每次调用Max(a,size)带来size-1次比较,所以总共的比较次数为:n-1+n-2+......+3+2+1=(n-1)*n/2
    2. 元素的移动一共进行了3(n-1)次(swap,交换两个元素的值,需要第三个变量)
    Example3
    //bubble sort
    8 25 32 15 20 38 46 54 67
    public static void Bubble(int[] a, int n) {
        //Bubble largest element in a[0:n-1] to right
        for (int i = 0; i < n - 1; i++) 
            if (a[i] > a[i + 1]) 
                swap(a[i], a[i + 1]);
    }
    
    public static void BubbleSort(int[] a, int n) { 
        //Sort a[0:n-1] using a bubble sort
        for (int i = n; i > 1; i--) 
            Bubble(a, i);
    }
    

    对冒泡排序进行分析

    • 总共的比较次数为:(n-1)*n/2
    Example 4
    //Rank sort
    r: 0 2 1 4 3
       0 1 2 3 4 
    a: 8 25 16 30 28
    public static void Rank(int[] a, int n, int[] r) {
        //Rank the n elements a[0:n-1]
        for (int i = 0; i < n; i++)
            r[i] = 0;
        for (int i = 1; i < n; i++)
            for (int j = 0; j < i; j++)
                if (a[j] <= a[i]) r[i]++;
                else r[j]++;
    }
    
    public static void Rearrange(int[] a, int n, int[] r) {
        //In-place rearrangement into sorted order
        for (int i = 0; i < n; i++)
            while (r[i] != i) {
                int t = r[i];
                swap(a[i], a[t]);
                swap(r[i], r[t]);
            }
    }
    

    对Rank排序进行分析

    1. 比较次数:(n-1)*n/2
    2. 移动次数:2n

    最好的,最坏的以及平均的操作数,平均的操作数通常难以得出。因此,我们的分析从最好以及最坏操作数来进行

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