但是，如果遵循严格的渐近分析法，需要掌握大量数学知识，这无疑给我们评估算法的优劣带来了很大的挑战。
时间复杂度是评估算法性能的一种方式，主要衡量的是算法在运行时所需要的时间或者操作的次数。在计算机科学中，我们通常用大O表示法来描述时间复杂度。
上两篇： 算法（1） 算法（2） 一、常见的时间复杂度 常用的时间复杂度.png 二、最坏情况和平均情况 最坏情况运行时间是一种保证，那就是运行时间将不会再坏了 平均时间是所有情况
为了估算算法运行时的复杂度，在计算算法所需的操作次数之前，我们通常把输入大小外推至无穷来估算算法的可扩展性。
算法是一组有序的操作步骤，用于解决特定问题或执行特定任务。它是一种精确而有限的计算过程，以输入数据作为起点，经过一系列明确定义的步骤，最终产生输出结果。算法可以看作是一种计算机程序的抽象，但更侧重于高度抽象和通用性。算法通常具备以下特征：
上一节，我们从最坏、平均、最好三种情况分析了算法的复杂度，得出结论，通常来说，使用最坏情况来评估算法的复杂度完全够用了。
前言 算法很重要，但是一般情况下做移动开发并不经常用到，所以很多同学早就将算法打了个大礼包送还给了老师了，况且很多同学并没有学习过算法。这个系列就让对算法头疼的同学能快速的掌握基本的算法。过年放假阶段玩了会游戏NBA2K17的生涯模式，没有比赛的日子也都是训练，而且这些训练都是自发的，没有人逼你，从早上练到晚上，属性也不涨，但是如果日积月累，不训练和训练的人的属性值就会产生较大差距。这个突然让我意识到了现实世界，要想成为一个球星（技术大牛）那就需要日积月累的刻意训练，索性放下游戏，接着写文章吧。 1.算法的
虽然计算机能快速的完成运算处理，但实际上，它也需要根据输入数据的大小和算法效率来消耗一定的处理器资源。要想编写出能高效运行的程序，我们就需要考虑到算法的效率。
上一节，我们一起学习了表示复杂度的几个符号，我们说，通常使用大O来表示算法的复杂度，不仅合理，而且书写方便。
算法很重要，但是一般情况下做移动开发并不经常用到，所以很多同学早就将算法打了个大礼包送还给了老师了，况且很多同学并没有学习过算法。这个系列就让对算法头疼的同学能快速的掌握基本的算法。过年放假阶段玩了会游戏NBA2K17的生涯模式，没有比赛的日子也都是训练，而且这些训练都是自发的，没有人逼你，从早上练到晚上，属性也不涨，但是如果日积月累，不训练和训练的人的属性值就会产生较大差距。这个突然让我意识到了现实世界，要想成为一个球星（技术大牛）那就需要日积月累的刻意训练，索性放下游戏，接着写文章吧。
算法介绍从一个简单加法开始，现要求写一个求1+2+3+..+100的结果的程序，那我可以这样写：
终于学习到了算法部分, 在学习算法时, 我们还是应该回顾一下数据结构与算法之间的关系
我们都知道，对于同一个问题来说，可以有多种解决问题的算法。尽管算法不是唯一的，但是对于问题本身来说相对好的算法还是存在的，这里可能有人会问区分好坏的标准是什么？这个要从「时效」和「存储」两方面来看。
3、常见的时间复杂度包括：常数时间 O(1)、线性时间 O(n)、对数时间 O(log n)、平方时间O(n^2)等。
数据结构与算法，作为编程界从入门到劝退的王者，是很多初学者心中神圣而想侵犯的村花儿，化身舔狗，费尽心思，舔到最后，我命油我不油天。
写了这么久的算法文章，可以说凡是算法的文章都会涉及到时间复杂度和空间复杂度，可能有些读者对时间复杂度和空间复杂度还有点迷糊，今天特地找了一篇关于时间复杂度和空间复杂度写的挺不错的文章，供各位学习。
针对某一类问题的解决，我们可能需要借助算法来实现，实现的手段也可能是各式各样的。虽然最终都解决了问题，但是各个解决手段，也就是算法还是存在优劣之分的。
上次学到了算法，也只是简单的介绍了一下，接下来我们将有关算法的小知识学完，哈哈哈。
内部排序:指将需要处理的所有数据都加载到内部存储器中进行排序.常见的内部排序有:直接插入排序、希尔排序、简单选择排序、堆排序、冒泡排序、快速排序、归并排序、基数排序。
文章目录 1. 绪论 1.1 概述 1.2 数据与数据结构 1.2.1 术语 1.2.2 逻辑结构 1.2.3 存储结构： 1.2.4 数据操作： 1.3 算法 1.3.1 算法特性 1.3.2 算法目标 1.3.3 算法分析：概述 1.3.4 算法分析：时间复杂度（大O） 1.3.5 算法分析：最好、最坏、平均 1.4 回顾：西格玛Σ 求和 1. 绪论 1.1 概述 算法 + 数据结构 = 程序 程序：计算机指令的组合 算法：程序的逻辑抽象 数据结构：数据及其关系的反映，从逻辑结构和存
排序也称排序算法(Sort Algorithm)，排序是将一组数据，依指定的顺序进行排列的过程。
这种方法可行，但是有两个问题：意识想要对设计的算法的运行性能进行评测，需要实际运行该程序；而是所得时间的统计量以来计算机的硬件、软件等环境因素，这种方式，要在同一台计算机的相同状态下运行，才能比较那个算法速度更快。
算法的关键性和优化算法的必要性是计算机科学和软件开发领域的核心概念。 算法的关键性：
我们已经接触了很多对于数组排序的算法，比如冒泡排序、选择排序、快速排序、插入排序、希尔排序、归并排序等，算法这么多，我们到底该在实际运用中选择哪一个呢？这就涉及到了取舍的问题，当然我们取舍的重点是算法的运行效率。那算法的运行效率到底如何评价呢？有的人说，你写一个测试程序运行一下（事后统计法），看看具体使用了多少时间不就知道了吗？当然这是一种办法，但是它还有很多的缺陷，下面我们就详细介绍一下算法统计的两种方法，一种称为“事后统计法”，另外一种称为“事前分析估算”。
我们都知道算法是处理数据的方法，那么如何衡量一个算法的好坏呢？（即，判断该算法的效率如何） 由于算法在编写成可执行程序后，运行会消耗时间资源和空间（内存）资源，因此衡量一个算法的好坏一般通过时间和空间两个维度进行衡量。即，时间复杂度和空间复杂度。
运算的实现是运算的算法。算法是计算机科学的一个基本概念，也是程序设计的一个核心概念。一个算法规定了求解给定问题所需要的处理步骤及其执行顺序，使得给定问题能在有限时间内被求解。
时间复杂度主要衡量一个算法的运行快慢，而空间复杂度主要衡量一个算法运行所需要的额外空间。
定义：由若干条指令组成的有穷序列，且满足：输出输入，确定性，有限性 输入：有零个或多个由外部提供的量作为算法的输入 输出：算法产生至少一个量作为算法的输出 确定性：组成算法的每条指令是清晰的，无歧义的 有限性：执行每条指令的时间是有限的，执行的次数也是有限的
我以前的文章主要都是讲解算法的原理和解题的思维，对时间复杂度和空间复杂度的分析经常一笔带过，主要是基于以下两个原因：
在我们写算法的时候，常常会需要考虑一个问题：这个算法好不好？而这个“好”实际上就取决于是算法的复杂度。
在编程语言中，查找算法是指在一个数据集合中查找某个元素是否存在的算法。常见的查找算法包括：
大家好呀， 我是小玮~今天给大家带来的是学习笔记之数据结构与算法--什么是算法。
前面我们已经介绍了，研究算法的最终目的就是如何花更少的时间，如何占用更少的内存去完成相
那么该如何估计程序运行时间呢，通常会估算算法的操作单元数量来代表程序消耗的时间，这里默认CPU的每个单元运行消耗的时间都是相同的。
在计算机程序编写前，依据统计方法对算法进行估算，经过总结，我们发现一个高级语言编写的程序程序在计算机上运行所消耗的时间取决于下列因素：
算法（Algorithm）是指用来操作数据、解决程序问题的一组方法。算法是大厂、外企面试的必备项，也是每个高级程序员的必备技能。针对同一问题，可以有很多种算法来解决，但不同的算法在效率和占用存储空间上的区别可能会很大。
在分析算法的性能时，期望运行时间是一个重要的指标，它描述了算法在平均情况下的表现。期望运行时间考虑了所有可能的情况，包括输入数据的分布和随机性等因素。
算法的时间复杂度和空间复杂度是评估算法性能的两个重要指标。时间复杂度主要关注算法执行过程中所需的时间随输入规模的变化情况，而空间复杂度则关注算法执行过程中所需的最大存储空间或内存空间。
我们在面试的时候，总有面试官喜欢问，时间复杂度，空间复杂度，就比如像O(n²) 这种，那么这种时间复杂度是怎么定义的，为啥用这种定义的，最后时间复杂度都代表和你程序有什么关系呢？今天阿粉也来说说关于复杂度自己的看法。
数据结构(Data Structure)是计算机存储、组织数据的方式，指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合
在面试中，现在无论大小公司都会有算法的。其中排序算法也是一种很常见的面试题。比如冒泡，快排等。这些，排序算法自己看了一次又一次，可是过一段时间，又忘掉了。所以，这次就把算法是怎么推导出来的，详细记录下来。看看这次多久还会忘记。
这个算法的运行次数函数是f (n) =3。 根据我们推导大0阶的方法，第一步就是把常数项3 改为1。在保留最高阶项时发现，它根本没有最高阶项，所以这个算法的时间复杂度为0(1)。
关键字(key)：通常数据对象有多个属性域，即多个数据成员组成，其中有一个属性域可用来区分对象，作为排序依据。该域即为关键字。
很多程序员，做了很长时间的编程工作却始终都弄不明白算法的时间复杂度的估算，这是很可悲的一件事情。因为弄不清楚，所以也就从不深究自己写的代码是否效率底下，是不是可以通过优化，让计算机更加快速高效。所以在我最近自学看完算法的时间复杂度这个章节之后，我决定写一篇文章回顾，加深记忆，帮助理解。
大家好，我是多选参数的程序锅，一个正在“研究”操作系统（主要是容器这块）、学数据结构和算法以及 Java 的硬核菜鸡。今天这篇主要是讲算法的时间、空间复杂度，参考来源主要是王争老师的专栏《数据结构与算法之美》以及程序锅去年上课时老师的课件。
计算机不能分析问题并产生问题的解决方案，必须由人来分析问题、确定解决方案、编写程序，再让计算机执行程序最终获得问题的解
算法在编写成可执行程序后，运行时需要耗费时间资源和空间(内存)资源 。因此衡量一个算法的好坏，一般是从时间和空间两个维度来衡量的，即时间复杂度和空间复杂度。
——老子
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