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  • 4.9-算法 4.10-伪代码 4.11复杂度 4.12排序


    目录

    一、算法

    1、概念

    2、算法的5个特性

    二、伪代码

    1、概念

    2、举例说明

    三、复杂度

    1、分类

    2、时间复杂度

    (1)概念

    (2)分析时间复杂度的方法

    (3)举例说明时间复杂度

    (4)三种记作方法

    (5)排序(常考)

    3、空间复杂度

    (1)概念


    一、算法

    1、概念

    • 对特定问题求解的一种描述,是一个指定的、有序的序列(也就是说如何解答这个问题,第一步、第二步、第三步分别怎么做......);
    • 也可以简单理解为一个有序的指令序列用来求解一个特定的问题;

    2、算法的5个特性

    • 有穷性:一个算法必须在有穷的时间之内完成;也就是求解的步骤是有限的,完成每一步的时间是有限的。
    • 可行性:一个算法是可行的;也就是针对特定问题的求解,能够在有限步,有限时间内完成。
    • 确定性:在算法中的指令序列,每一个指令都有确定的含义,不存在二义性。同一个条件里执行多次得到的结果都会是相同的输出。
    • 输入:一个算法可以有0~n个输入。
    • 输出一个算法一定有1~n个输出。

    二、伪代码

    1、概念

    • 介于自然语言和程序语言之间的,对算法实现的一种表现形式。

    2、举例说明

    三、复杂度

    1、分类

    • 时间复杂度(考试重点)
    • 空间复杂度

    2、时间复杂度

    (1)概念

    • 是指程序从运行开始到结束所需要的时间。

    (2)分析时间复杂度的方法

    • 从算法中取一种对于所研究问题来说基本的运算操作,以该操作的重复次数作为运算的时间度量。
    • 就是说在算法中看这个操作的重复程度叫做时间复杂度。

    (3)举例说明时间复杂度

    • 例如1:下面的每条语句都只操作一遍,程序就运行结束了,那么该程序的时间复杂度就是O(1);
    • 例如2:for循环执行n次后才结束,所以这个程序的时间复杂度是O(n)。
    • 例如3:嵌套循环语句,因为i

    (4)三种记作方法

    • O(常考)
      • 上界,表示小于等于。
      • 定义一个函数g(n),O(g(n))表示对于f(n)存在一个正常数c和n,使得n>n0的时候,f(n)<=cg(n),也就是0<=f(n)<=cg(n),也就是说cg(n)是f(n)的上界。
    • Ω
      • 下界,表示大于等于。
      • 定义一个函数g(n),Ω(g(n))表示对于f(n)存在一个正常数c和n,使得n>n0的时候,f(n)>=cg(n),也就是f(n)>=cg(n)>=0,也就是说cg(n)是f(n)的下界。
    • Θ
      • 紧致界。
      • 定义一个函数g(n),Θ(g(n))表示对于f(n)存在两个正常数c1和c2(c2>c1),以及n,使得n>n0的时候,c2g(n)>=f(n)>=c1g(n),也就是说(c1g(n),c2g(n))是f(n)的紧致界。

    (5)排序(常考)

    重点记忆平均情况,适当记忆稳定性。
    注意:考题中可能会log2也可能用lg10表示时间复杂度,不用纠结,他们之间相差的是一个常数倍,对于一个数量级来讲是可以忽略的。

    3、空间复杂度

    (1)概念

    • 指的是程序在运行过程中,需要临时占用存储空间大小的度量。
    • 一般来讲空间复杂度只考虑在运行过程中,给局部变量分配的存储空间的大小。
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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/qq_46071165/article/details/126353645
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