本期继续学习数据结构与算法分析
前面三点 正确性,可读性和健壮性相信都好理解。对于第四点算法的执行效率和存储量,我们知道比较算法的时候,可能会说“A算法比B算法快两倍”之类的话,但实际上这种说法没有任何意义。因为当数据项个数发生变化时,A算法和B算法的效率比例也会发生变化,比如数据项增加了50%,可能A算法比B算法快三倍,但是如果数据项减少了50%,可能A算法和B算法速度一样。所以描述算法的速度必须要和数据项的个数联系起来。也就是“大O”表示法,它是一种算法复杂度的相对表示方式,这里我简单介绍一下,后面会根据具体的算法来描述。
相对(relative):你只能比较相同的事物。你不能把一个做算数乘法的算法和排序整数列表的算法进行比较。但是,比较2个算法所做的算术操作(一个做乘法,一个做加法)将会告诉你一些有意义的东西;
表示(representation):大O(用它最简单的形式)把算法间的比较简化为了一个单一变量。这个变量的选择基于观察或假设。例如,排序算法之间的对比通常是基于比较操作(比较2个结点来决定这2个结点的相对顺序)。这里面就假设了比较操作的计算开销很大。但是,如果比较操作的计算开销不大,而交换操作的计算开销很大,又会怎么样呢?这就改变了先前的比较方式;
复杂度(complexity):复杂度就是相对其他东西的度量结果。
算法的存储量,包括:
程序本身所占空间;
输入数据所占空间;
辅助变量所占空间;
数据结构必须具有以下基本功能:
(1)如何插入一条新的数据项
(2)如何寻找某一特定的数据项
(3)如何删除某一特定的数据项
(4)如何迭代的访问各个数据项,以便进行显示或其他操作
数组的局限性分析:
(1)插入快,对于无序数组,上面我们实现的数组就是无序的,即元素没有按照从大到小或者某个特定的顺序排列,只是按照插入的顺序排列。无序数组增加一个元素很简单,只需要在数组末尾添加元素即可,但是有序数组却不一定了,它需要在指定的位置插入。
(2)查找慢,当然如果根据下标来查找是很快的。但是通常我们都是根据元素值来查找,给定一个元素值,对于无序数组,我们需要从数组第一个元素开始遍历,直到找到那个元素。有序数组通过特定的算法查找的速度会比无需数组快,后面我们会讲各种排序算法。
(3)删除慢,根据元素值删除,我们要先找到该元素所处的位置,然后将元素后面的值整体向前面移动一个位置。也需要比较多的时间。
(4)数组一旦创建后,大小就固定了,不能动态扩展数组的元素个数。如果初始化你给一个很大的数组大小,那会白白浪费内存空间,如果给小了,后面数据个数增加了又添加不进去了。