数据结构和算法学习日记

什么是好的算法

好的算法需要考虑空间复杂度S(n)和时间复杂度T(n)。如果空间复杂大过大可能会内存超现，程序不正常中断；如果时间复杂度过高会出现有生之年现象= =。

在分析一般算法的效率时通常分析的是它的最坏情况复杂度和平均复杂度

不同函数的输入规模复杂度比较

复杂度计算

若两段算法的复杂度分别是 $T_1(n)=o(f_1(n))$ 和 $T_2(n)=o(f_2(n))$ ，则

$T_1(n)+T_2(n)=MAX(o(f_1(n)),o(f_2(n)))$

$T_1(n)*T_2(n)=o(f_1(n)*f_2(n))$

一个for循环的时间复杂度等于循环次数乘以循环代码的复杂度；

if-else结构的复杂度取决于if判断条件的复杂度和两个分支的复杂度，总体复杂度取三者最大。

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