文档介绍:

会计学

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计算机二级学****基础

2

内容提要

算法:算法的基本概念、算法复杂度

数据结构的基本概念:什么是数据结构、 数据结构的图形表示、 线性结构与非线性结构

线性表及其顺序存储结构:线性表的基本概念、 顺序存储结构、插入运算、删除运算

栈和队列:栈及其基本运算、队列及其基本运算

线性链表:基本概念、基本运算、循环链表及其基本运算

树与二叉树:树的基本概念、二叉树及其基本性质、 二叉树的存储结构、二叉树的遍历

查找技术: 顺序查找、二分法查找

排序技术:交换类排序法、 插入类排序法、选择类排序法

第1页/共115页

1.1 算法

第2页/共115页

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1.1.1 算法的基本概念

算法是解题方案的准确而完整的描述,它不等于程序,也不等计算方法。

1.算法的基本特征

可行性(effectiveness)

确定性(definiteness)

有穷性(finiteness)

拥有足够的情报

2.算法的基本要素

算法中对数据的运算和操作

算术运算:包括加、减、乘、除等)

逻辑运算:包括“与”、“或”、“非”等运算)

关系运算:包括“大于”、“小于”、“等于”、“不等于”等)

数据传输:包括赋值、输入、输出等操作

算法的控制结构

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1.1.1 算法的基本概念

3.算法设计的基本方法

列举法

归纳法

递推

递归

减半递推技术

回溯法

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1.1.2 算法复杂度

算法复杂度:时间复杂度、空间复杂度

1.算法的时间复杂度

执行算法所需要的计算工作量

与下列因素有关:

书写算法的程序设计语言

编译产生的机器语言,代码质量

机器执行指令的速度

问题的规模

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1.1.2 算法复杂度

问题的规模函数

算法的工作量=f(n)

算法中基本操作重复执行的频率T(n),是问题规模n的某个函数f(n),记作:

T(n)=O(f(n))

记号“O”读作“大O”。表示随问题规模n的增加,算法执行时间的增长率和f(n)相应增加。

常见算法复杂度:

O(1):常数阶 O(n):作线性阶 O(n2):平方阶

O(n3):立方阶 O(logn):对数阶 O(2n):指数阶

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1.1.2 算法复杂度

n×n矩阵相乘算法:

时间复杂度为O(n3)。

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1.1.2 算法复杂度

分析算法的工作量两种方法:

平均性态

最坏情况复杂性

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1.1.2 算法复杂度

2.算法的空间复杂度

算法执行过程中所需的最大存储空间

存储量包括以下三部分

算法程序所占的空间

输入的初始数据所占的存储空间

算法执行过程中所要的额外空间

算法空间复杂度可定义为:

S(n)=O(f(n))

原地工作(in place)的算法:记作O(1)

压缩存储技术

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