六条经验
- 时间、空间复杂度不能跟性能划等号
- 复杂度不是执行时间和内存消耗的精确值
- 代码的执行时间有时不跟时间复杂度成正比
- 对于处理不同问题的不同算法，其复杂度大小没有可比性
- 重视数据规模
- 结合数据特征和访问方式
- 区别对待 IO 密集、内存密集和计算密集
- 善用语言提供的类，避免重复造轮子
- 学会评估，不漫无目的地过度优化
- Benchmark 基准测试
----- 数据结构与算法之美
----- 数据结构与算法之美
六条经验 时间、空间复杂度不能跟性能划等号复杂度不是执行时间和内存消耗的精确值代码的执行时间有时不跟时间复杂度成正...
前言 软件开发中，经常遇到一种情况：实现一个功能可以有多种算法或策略，我们根据实际情况选择不同的算法或者策略来完成...
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如果你不想永远都是代码工人，那就花时间研究数据结构和算法。 学好数据结构要多多考虑如何讲生活中遇到的问题用算法解决
本文标题：实际软件开发中，如何选择数据结构和算法
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