【恋上数据结构】复杂度知识以及LeetCode刷题指南
基础知识
- 什么是算法?
- 如何评判一个算法的好坏?
- 大O表示法(Big O)
- 对数阶的细节
- 常见的复杂度
- 多个数据规模的情况
- LeetCode刷题指南
- 斐波那契数列复杂度分析
- 斐波那契数列 - 递归
- 斐波那契数列 - 循环
- fib函数的时间复杂度分析
- 斐波那契的线性代数解法-特征方程
- 算法的优化方向
- 后序
感谢小码哥的恋上数据结构,记录课程笔记。
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什么是算法?
算法是用于解决特定问题的一系列的执行步骤。
以下算法是为了解决两数相加的问题:
// 计算a和b的和
public static int plue(int a, int b){return a + b;
}
以下算法是为了解决 n个数字的和 的问题:
// 1+2+3+...+n
public static int sum(int n){int result = 0;for(int i = 1; i <= n; i++){result += i;}return result;
}
使用不同算法,解决同一个问题,效率可能相差非常大。比如:
- 求第 n 个斐波那契数(fibonacci number)
如何评判一个算法的好坏?
如果单从执行效率上进行评估,可能会想到这么一种方案:
- 比较不同算法对同一组输入的执行处理时间
- 这种方案也叫做:事后统计法
上述方案有比较明显的缺点:
- 执行时间严重依赖硬件以及运行时各种不确定的环境因素
- 必须编写相应的测算代码
- 测试数据的选择比较难保证公正性
一般从以下维度来评估算法的优劣:
- 正确性、可读性、健壮性(对不合理输入的反应能力和处理能力)
- 时间复杂度(time complexity):估算程序指令的执行次数(执行时间)
- 空间复杂度(space complexity):估算所需占用的存储空间
由于现在硬件发展的较好,一般情况下我们更侧重于时间复杂度。
下面代码是一个测试时间效率的小工具:
package com.mj;import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Date;/*** 测试时间效率的小工具*/
public class Times {private static final SimpleDateFormat fmt = new SimpleDateFormat("HH:mm:ss.SSS");public interface Task {void execute();}public static void test(String title, Task task) {if (task == null) return;title = (title == null) ? "" : ("【" + title + "】");System.out.println(title);System.out.println("开始:" + fmt.format(new Date()));long begin = System.currentTimeMillis(); // 开始时间task.execute(); // 执行代码long end = System.currentTimeMillis(); // 结束时间System.out.println("结束:" + fmt.format(new Date()));double delta = (end - begin) / 1000.0; // 毫秒转换为秒System.out.println("耗时:" + delta + "秒");System.out.println("-------------------------------------");}
}
大O表示法(Big O)
一般用大O表示法来描述复杂度,它表示的是数据规模 n 对应的复杂度。
忽略常数、系数、低阶:
- 9 >> O(1)
- 2n + 3 >> O(n)
- n2 + 2n + 6 >> O(n2)
- 4n3 + 3n2 + 22n + 100 >> O(n3)
- 写法上,n3 等价于 n^3
注意:大O表示法仅仅是一种粗略的分析模型,是一种估算,能帮助我们短时间内了解一个算法的执行效率。
对数阶的细节
对数阶一般省略底数:
- 由于 log29 ∗ log9n >> log2n,即每个对数基本都可以常数乘另一个对数
- 所以 O(log2n) 、O(log9n) 统称为 O(logn)
常见的复杂度
可以借助函数生成工具对比复杂度的大小:https://zh.numberempire.com/graphingcalculator.php
多个数据规模的情况
时间复杂度:O(n + k)
public static void test(int n, int k){for(int i = 0; i < n; i++){System.out.println("test");}for (int i = 0; i < k; i++){System.out.println("test");}
}
LeetCode刷题指南
首先去 https://leetcode-cn.com/ 注册一个力扣账号。
我们以力扣上一道斐波那契的题目为例,顺便分析算法的时间复杂度。
题目网址:LeetCode: 509.斐波那契数
以执行 斐波那契数列(递归) 为例,必须写成这样:
斐波那契数列复杂度分析
斐波那契数列 - 递归
很简单的代码,相信来学数据结构的同学都能看懂。
// O(2^n)
public static int fib1(int n) {if (n <= 1) return n;return fib1(n - 1) + fib1(n - 2);
}
复杂度分析:
我们放到力扣上去执行一下:效率奇差无比!
斐波那契数列 - 循环
不开辟任何空间,只使用循环完成。
// O(n)
public static int fib2(int n) {if (n <= 1) return n;int first = 0;int second = 1;for (int i = 0; i < n - 1; i++) {int sum = first + second;first = second;second = sum;}/*// 也可以使用while循环while (n-- > 1) {second += first;first = second - first;}*/return second;
}
力扣上执行:速度变快了,内存消耗还是很多…
开辟新的数组空间,用空间换时间。
public static int fib3(int n){if(n <= 1) return n;int[] fib = new int[n+1];fib[0] = 0;fib[1] = 1;for(int i = 2; i < fib.length; i++){fib[i] = fib[i-1] + fib[i-2];}return fib[n];
}
力扣上执行:呃,和上面好像没啥区别。。
fib函数的时间复杂度分析
上面两种 fib 函数的差别有多大?
- 如果有一台 1GHz 的普通计算机,运算速度 109 次每秒,n 为 64
- O(n) 大约耗时 6.4 ∗*∗ 10-8 秒
- O(2n) 大约耗时 584.94 年
- 有时候算法之间的差距,往往比硬件方面的差距还要大
斐波那契的线性代数解法-特征方程
算法的优化方向
- 用尽量少的存储空间
- 用尽量少的执行步骤(执行时间)
- 根据情况:空间换时间、时间换空间
后序
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