刷题学习—算法思想(双指针、排序、回溯、二分法、滑动窗口、贪心、单调栈)
算法思想
第一章 算法性能分析
1.时间复杂度分析
- 时间复杂度是一个函数，它定性描述该算法的运行时间。
- 大O用来表示上界的，当用它作为算法的最坏情况运行时间的上界，就是对任意数据输入的运行时间的上界
- 输入数据的形式对程序运算时间是有很大影响的，在数据本来有序的情况下时间复杂度是O(n)，但如果数据是逆序的话，插入排序的时间复杂度就是O(n^2)。也就有了最坏时间复杂度的概念，如果输入的数据是逆序，自然排序的时间就会长。就要时刻想着数据用例的不一样，时间复杂度也是不同的
- 在决定使用哪些算法的时候，不是时间复杂越低的越好（因为简化后的时间复杂度忽略了常数项等等），要考虑数据规模，如果数据规模很小甚至可以用O(n^2)的算法比O(n)的更合适
- 时间复杂度都是省略常数项系数的，是因为一般情况下都是默认数据规模足够的大，基于这样的事实，给出的算法时间复杂的的一个排行：O(1)常数阶 < O(logn)对数阶 < O(n)线性阶 < O(n^2)平方阶 < O(n^3)(立方阶) < O(2^n) (指数阶)
- O(logn)中的log：抽出来以2为底的10是常数，所以还是一律叫做logn
2.空间复杂度分析
- 空间复杂度是对一个算法在运行过程中占用内存空间大小的量度，记做S(n)=O(f(n)。可以对程序运行中需要多少内存有个预先估计。
- 求其空间复杂度公式：递归算法的空间复杂度 = 每次递归的空间复杂度 * 递归深度
第二章 双指针
1. 两数之和 II - 输入有序数组
找到数组中两数和为目标值的数，返回计数位置
双指针单向双层逐个遍历：
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