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第二章算法思维导图

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算法介绍

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思维导图大纲

第二章算法思维导图模板大纲

算法定义

什么是算法

算法是解决特定问题求解步骤的描述,在计算机中表现为有限序列,并且每条指令表示一个或多个操作

算法的特性

输入输出

算法具有多零个或者多个输入

有穷性

指算法在执行有限步骤之后,自动结束而不会出现无线循环,并且每一个步骤都可接受的时间内完成

算法是又穷的,程序可以是无穷的

确定性

算法中每条指令必须有确切的含义,对于相同的输入只能得出相同的输出

可行性

算法的每一步都必须是可行的,也就是说,每一步都能够通过执行有限次数完成

算法设计的要求

正确性

算法能够正确地解决求解问题

可读性

算法应具有良好的可读性,可以帮助人们理解

健壮性

输入非法数据时,算法能适当地做出反应或进行处理,而不会产生莫名其妙的输出结果

高效率与低存储量需求

花的时间少,时间复杂度低,不浪费内存,空间复杂度低

时间复杂度

时间复杂度

结论

顺序执行的代码只会影响常熟项,可以忽略

只需要挑循环中的一个基本操作分析它的执行次数与n的关系即可

如果有多层循环,只需要关注最深层循环了几次

常用技巧

加法规则

O(f(n))+O(g(n))=O(max(f(n),g(n))

惩罚法则

O(f(n))×O(g(n))=O(f(n)×g(n))

三种复杂度

最坏时间复杂度

考虑输入数据最坏的情况

平均时间算法复杂度

考虑所有输入数据都等于概率出现的情况

最好时间算法复杂度

考虑输入数据最好的情况

空间复杂度

普通程序

找到所占用空间的大小与问题规模相关的变量

分析所占空间x与问题规模n的关系x=f(n)

x的数量级O(x)就是算法空间复杂度S(n)

递归程序

找到递归调用的深度x与问题规模n的关系x=f(n)

x的数量级O(x)就是算法空间复杂度S(n)

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