【每日一学】复杂度分析

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目标
什么是数据结构
复杂度分析

目标

建立时间复杂度、空间复杂度意识，写出高质量的代码
能够设计基础架构
提高编程技能
训练逻辑思维

什么是数据结构

广义：一组数据的存储结构 | 操作数据的一种方法
解决问题：如何更快更省的处理数据
量化目标：复杂度分析

复杂度分析

测试结果非常依赖测试环境
测试结果受数据规模的影响很大

如何分析一段代码的时间复杂度？

仅关心循环执行次数最多的一段代码
加法法则：总复杂度 = 量级最大的那段代码的复杂度
乘法法则：嵌套代码的复杂度 = 嵌套内外代码复杂度的乘积

时间复杂度：

常数O(1)：无循环、无递归
对数阶O(log n)/O(n log n)：归并排序、快速排序
O(m+n)、O(m*n)：m 和 n 是表示两个数据规模

空间复杂度

最好情况时间复杂度
理想情况
最坏情况时间复杂度
最坏情况
平均时间复杂度
所有情况加权平均
均摊时间复杂度
a. 绝大部分是低级别的复杂度，个别情况是高级别复杂度
b. 发生具有时序关系
将个别高级别复杂度均摊到低级别复杂度上
基本上均摊结果就等于低级别复杂度。

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