【Datawhale202208《吴军计算之魂》】
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第1章 毫厘千里之差——大O概念
1.1 算法的规范化和量化度量
早期计算机以硬件为主，直到计算机的商用，人们开始重视程序设计的合理性、效率等方面，也就是程序软件实现，为这个问题做了巨大贡献的是高德纳，他弥补了计算机算法理论的缺陷，是计算机算法理论的奠基人。本节后面介绍了高德纳的五件使其闻名的大事，给到感悟：任何人在前进的过程中都会遇到问题，但是对待问题的态度决定了个人的命运
1.2 大数和数量级的概念
本节通过一些例子直观的解释了大数以及数量级的概念，特别是芝麻与西瓜的例子。若程序只运行一次，作为一名优秀的程序员，我们要去寻找算法度最优的算法，这也是作为程序员的使命。
1.3 怎样寻找最好的算法
- 在计算机科学中有时没有标准答案或者最佳答案，却有好的方法和平庸的方法之分。
- 真正能够将计算机算法灵活应用的人，都需要领悟计算机科学的精妙之处。
- 人的思维很多时候和计算机科学应有的思维是矛盾的，要成为一流的计算机科学家或工程师，需要有意识地改变自己的思维方式，突破常规
1.4 关于排序的讨论
要尽可能地避免那些做了大量无用功的方法，一旦不小心采用了那样的方法，带来的危害有时是灾难性的；接近理论最佳值的算法可能有很多种，考虑到多维度的考量，有时没有绝对好的算法，在一定条件下，表现得比其他算法更加优秀！在衡量算法时，我们要假定要处理的数据规模巨大，要近乎无穷
附录 为什么排序算法的复杂度不可能小于O(NlogN)
排序的耗时一定大于最少比较的耗时，也就是说最少比较次数所花费的时间就是排序耗时的一个下界；定义序列的大小，在给定n个元素的序列里面找到其最小的序列就是排序；n个元素的序列至少需要比较logn！次才能得到最小序列，经过斯特林公式计算logn!近似与O(nlogn)，这就是排序的下界了。
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