算法设计与分析---论序
算法绪论
算法设计与分析主要的目的是让我们学会怎么设计高效的算法,分析算法的性能,并且两者交互验证。
什么是交互验证呢,就是在设计出算法的同时,能够分析出来算法的性能。
算法的由来
公元前300年,欧几里得的辗转相除法,算最大公约数。
算法最早出自周髀算经中,随着演进,在魏晋时期的九章算术的割圆术。
唐高宗时,总结出《算经十书》。
等等等等......随着演进,一直到图灵计算机的出现,是算法与计算机的结合。
算法的定义
生活中的算法,就像扑克牌的顺序,就是一种排序。
算法定义:
- 给定数据输入,计算满足某种性质输出的问题
- 给定计算问题,算法是一系列定义的计算步骤注意执行计算步骤,得出结果。
【算法设计与分析---论序】将数组待排序元素依次插入到已排序的部分,使已排序的部分保持升序的性质
算法实例:
文章图片
一组待排序,将24为已排序的部分,17跟24比较,17<24,将17往前提取。
文章图片
然后一直循环,逐一插入,从而使数据规范化。
文章图片
选择排序
文章图片
简单来说,就是双指针,第一个指针指向的是顺序,第二个指针寻找最小的值,然后与第一个指针所指的值进行比较。
算法的性质
- 有穷性
- 算法必须在有限个步骤后终止
- 确定性
- 算法必须没有歧义,不能含糊不清
- 可行性
- 可机械的一步一步执行基本操作步骤
优势:贴近人类思维机器语言
优势:精确表达逻辑,避免歧义。伪代码
劣势:不同编程语言,有差异。
是一种更贴近自然语言,并且移植了编程语言的语法结构。
例如:
文章图片
算法的分析 如何比较不同算法的性能呢,常言道:“快者为优,小者为胜。”算法的性能主要是从两个方面进行比较,一个是时间复杂度,一个是空间复杂度
算法分析的原则
由于计算机性能也会影响算法的运行速度,所以,统一机器性能后,算法运行时间便会依赖于算法的规模,同时,输入的情况也影响算法的时间。
在进行比较时,最好情况不具有普遍性,最坏情况确定上界,更具一般性。
一般情况分析复杂,分析难度大,所以分析时,要统一机器性能,同时分析最坏的情况,这时,输入规模T(n)是影响最大的。
算法分析工具
由于正常分析规模大,所以引进渐进分析。
渐进分析:
文章图片
引入渐进分析后,我们在分析算法的时间复杂度时,只关注最高阶便可。
同时,渐进分为渐近上界,渐进下界,渐进紧确界。
文章图片
算法分析实例
文章图片
文章图片
渐近上界是该曲线的最大值,也就是最坏情况下我们的取值。
文章图片
一般用渐进上界来确定时间复杂度。
文章图片
文章图片
推荐阅读
- 怎么样才能控制中小型研发团队的成本与质量(这4个方面,你可以试试看)
- 煮饺子论云原生docker与kubernetes之间的关系
- Java|Java 精炼解读递归的概念与使用
- 《手把手教你》系列基础篇(七十五)-java+|《手把手教你》系列基础篇(七十五)-java+ selenium自动化测试-框架设计基础-TestNG实现DDT - 中篇(详解教程)
- JavaScript中undefined和is|JavaScript中undefined和is not defined的区别与异常处理
- cookie与session(全面了解)
- MRS IoTDB时序数据库的总体架构设计与实现
- Vue中this.$nextTick()的理解与使用方法
- 蓝桥杯---试题 算法提高 欧拉函数(数学)
- #|[蓝桥杯][算法提高VIP]欧拉函数