14天阅读挑战赛
努力是为了不平庸~
算法学习有些时候是枯燥的，这一次，让我们先人一步，趣学算法！欢迎记录下你的那些努力时刻（算法学习知识点/算法题解/遇到的算法bug/等等），在分享的同时加深对于算法的理解，同时吸收他人的奇思妙想，一起见证技术er的成长~

读书笔记

算法入门

前言：数据结构是非常重要的课程，大公司要求面试者有非常扎实的数据结构与算法能力。扎实到什么地步呢？下面是相关面试题： 1.我们通常将算法与数据结构放在一起提及，说说算法和数据结构的区别？2.对于时间复杂度是怎么理解和计算的？3. 快排的思想与复杂度是怎么计算的？从上述问题可知，这个“扎实”真的是太扎实了！对于这门课，概念，思想，代码实战都需要非常熟练，手撕是必须的.

算法相关概念

瑞士著名的科学家Niklaus Wirth教授提出：数据结构+算法=程序
算法是对特定问题求解步骤的一种描述。
算法是不依赖于任何一种语言，可以C,java或流程图来描述。
算法的特性：

有穷性，不会陷入死循环
确定性，语句没有歧义
可行性，可以通过有限次运算来实现
输入/输出，有0个或多个输入，一定有输出。
好的算法标准：
- 正确性这是必须的如果一个算法不能保证正确性那这个算法是无意义的
- 易读性一般是通过遵守特定的规范比如在实际项目开发中会遵守阿里的《java开发手册》或者公司内部手册
- 健壮性主要是将一些特殊的情况（Bug）考虑进去
- 高效耗时长短，通常这也是评判一个算法好坏的标准
- 低存储占用存储空间小，在有些情况下会对内存有要求，例如百万级用户，一个用户的额外空间可能很小，但是百万级用户加起来是非常可观的

数据结构概念
数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。
简单理解就是带’结构’的数据元素的集合，他有一个独特的数据存储方式
链表，树，图都是一种数据结构

面试题：我们通常将算法与数据结构放在一起提及，说说算法和数据结构的区别？
解析：首先瑞士著名的科学家Niklaus Wirth教授提出：数据结构+算法=程序（提高逼格），算法是解决问题的步骤或逻辑，数据结构是则是数据的一种独特存储结构。这两者就像是数据结构是搭建房屋的材料，算法是搭建房屋的说明书。（小伙伴们思考一下按照自己的想法说不用太纠结）

算法复杂度

时间复杂度

算法的时间复杂度是使用执行次数来衡量算法的效率，是一种估算方法
计算算法复杂度的方法：

将所有的运行次数加起来:1+1+n+1+n+n(n-1)+n*n
然后用一个T（n）=2n^2+3n+3
小项和常数忽略不计，当n为10^18时,小项和常数相对最高项，是非常渺小的。例如1相对于1百万，可以忽略。
然后将系数忽略
最后时间复杂度为O（n^2）

空间复杂度

空间复杂度是计算算法运行中额外所需要的空间。
例如
```
void swap（int x, int y）
{
int temp=x;
x=y;
y=temp;
}
```

产生的额外空间为常数，所以未O(1)

常见的时间复杂度

O(1) 常数
O(log n) 对数
O(n) 线性时间复杂度
O(n*logn)
O(n^2) 平方
O(n^3) 立方
O(2^n) 指数
O(n!) 阶乘

斐波那契数列

如何解决斐波那契数列问题，例如给一个n,求第n个斐波那契数列的值？
一.直接利用公式，从n=3时开始推

递推解法
递归解法

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