🍁 博客主页:江池俊的博客
🍁 收录专栏:数据结构探索
🍁 如果觉得博主的文章还不错的话,请点赞👍收藏🌟 三连支持一下博主💞
欢迎大家来到我的博客,今天我将用这篇文章来带你了解数据结构。
一、数据结构的基本认知
1.什么是数据结构
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。
📌数据结构和数据库的区别
数据结构
数据结构是指在计算机中组织和存储数据的方式和方法。它关注如何将数据组织成一种特定的形式,以便于操作和使用数据。常见的数据结构包括数组、链表、栈、队列、树和图等。数据结构可以用于解决各种问题,例如搜索、排序、插入和删除等操作。它是在内存中管理数据----增删查改。
数据库
数据库是指一个组织和管理数据的系统。它是一个存储和访问数据的集合,提供了一系列的操作和功能,如数据的增删改查、数据的安全性和完整性保证、数据的并发控制等。数据库用于持久地保存和管理大量的结构化数据,并提供了一种机制来处理数据之间的关系和依赖。它是在磁盘中管理数据----增删查改。
总结
数据结构关注的是如何组织和操作数据本身,而数据库关注的是如何管理和处理大量的数据,并提供了相关的查询和操作功能。数据结构可以用于在程序中临时存储和操作数据,而数据库则更适合于长期存储和管理大量的数据。在实际应用中,数据结构和数据库经常会结合使用,以实现高效的数据操作和管理。
2.什么是算法 ?
算法(Algorithm)就是定义良好的计算过程,他取一个或一组的值为输入,并产生出一个或一组值作为输出。简单来说算法就是一系列的计算步骤,用来将输入数据转化成输出果。
3.数据结构和算法的重要性
🌴效率和性能:数据结构和算法直接影响程序的效率和性能。通过选择合适的数据结构和实现高效的算法,可以降低程序的时间和空间复杂度,提高程序的执行速度和资源利用率。
🌴问题解决能力:数据结构和算法是解决各种计算问题的基础。它们提供了一种通用的方法和框架来分析、设计和实现解决方案。掌握适当的数据结构和算法可以帮助学生更快、更准确地解决问题。
🌴设计和优化能力:数据结构和算法的理解有助于学生设计和优化复杂系统和软件。学习数据结构和算法可以培养学生的抽象思维能力和问题求解能力,帮助他们设计出结构良好、高效的软件系统。
🌴面试准备:数据结构和算法是计算机科学面试中常被问及的核心内容。对于求职和进入高级学术研究的学生来说,熟练掌握数据结构和算法可以增加他们在面试过程中的竞争力。
🌴扩展性和可维护性:合适的数据结构和算法可以提高系统的可扩展性和可维护性。通过选择适当的数据结构和算法,可以更容易地添加新功能、调整系统性能和处理大规模数据。
4.如何学好数据结构和算法
🌲死磕代码,熟练掌握敲代码,提高这方面的能力
🌲注意画图和思考,提高自己的思维能力
二、算法的时间复杂度和空间复杂度
1.算法效率
1.1 如何衡量一个算法的好坏
如何衡量一个算法的好坏呢?比如对于以下斐波那契数列:
long long Fib(int N) { if(N < 3) return 1; return Fib(N-1) + Fib(N-2); }
斐波那契数列的递归实现方式非常简洁,但简洁一定好吗?那该如何衡量其好与坏呢?
1.2 算法的复杂度
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。
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。在计算 机发展的早期,计算机的存储容量很小。所以对空间复杂度很是在乎。但是经过计算机行业的迅速发展,计 算机的存储容量已经达到了很高的程度。所以我们如今已经不需要再特别关注一个算法的空间复杂度。
2.时间复杂度
2.1 时间复杂度的概念
时间复杂度的定义:在计算机科学中,算法的时间复杂度是一个函数,它定量描述了该算法的运行时间。一 个算法执行所耗费的时间,从理论上说,是不能算出来的,只有你把你的程序放在机器上跑起来,才能知 道。但是我们需要每个算法都上机测试吗?是可以都上机测试,但是这很麻烦,所以才有了时间复杂度这个 分析方式。一个算法所花费的时间与其中语成正比例,算法中的基本操作的执行次数,为算法 的时间复杂度。
即:找到某条基本语句与问题规模N之间的数学表达式,就是算出了该算法的时间复杂度。
// 请计算一下Func1中++count语句总共执行了多少次? void Func1(int N) { int count = 0; for (int i = 0; i < N ; ++ i) { for (int j = 0; j < N ; ++ j) { ++count; } } for (int k = 0; k < 2 * N ; ++ k) { ++count; } int M = 10; while (M--) { ++count; } printf("%d\n", count); }
Func1 执行的基本操作次数 :
🔘 N = 10 F(N) = 130
🔘 N = 100 F(N) = 10210
🔘 N = 1000 F(N) = 1002010
实际中我们计算时间复杂度时,我们其实并不一定要计算精确的执行次数,而只需要大概执行次数,那么这 里我们使用大O的渐进表示法。
2.2大O的渐进表示法
大O符号(Big O notation):是用于描述函数渐进行为的数学符号。
推导大O阶方法:
1.用常数1取代运行时间中的所有加法常数。
2.在修改后的运行次数函数中,只保留最高阶项。
3.如果最高阶项存在且不是1,则去除与这个项目相乘的常数。得到的结果就是大O阶。
使用大O的渐进表示法以后,Func1的时间复杂度为:
🔘 N = 10 F(N) = 100
🔘 N = 100 F(N) = 10000
🔘 N = 1000 F(N) = 1000000
通过上面我们会发现大O的渐进表示法去掉了那些对结果影响不大的项,简洁明了的表示出了执行次数。
另外有些算法的时间复杂度存在最好、平均和最坏情况:
☺️ 最坏情况:任意输入规模的最大运行次数(上界)
☺️ 平均情况:任意输入规模的期望运行次数
☺️ 最好情况:任意输入规模的最小运行次数(下界)
例如:在一个长度为N数组中搜索一个数据x
☺️ 最好情况:1次找到
☺️ 最坏情况:N次找到
☺️ 平均情况:N/2次找到
在实际中一般情况关注的是算法的最坏运行情况,所以数组中搜索数据时间复杂度为O(N)