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逻辑结构和物理结构
逻辑结构是指数据对象中数据元素之间的相互关系。 集合结构集合结构中的数据元素除了同属一个集合外它们之间没有其他关系。 线性结构线性结构中的数据之间是一对一的关系。 树形结构树型结构中的元素之间存在一种一对多的层次关系。 图形结构图形结构的数据元素是多对多的关系。
物理结构是指数据的逻辑结构在计算机中的存储形式 顺序存储结构把数据元素存放在地址连续的存储单元格里其数据间的逻辑关系和物理关系是一致的。 链式存储结构把数据元素存放在任意的存储单元里这组存储单元可以是连续的也可以是非连续的。
注逻辑结构是面向问题的而物理结构是面向计算机的
数据类型
数据类型是指一组性质相同的值的集合及定义在此集合上的一些操作的总称。 数据类型定义 “抽象是指抽取出事物具有普遍性的本质” 抽象数据类型一个数学模型及定义在该模型上的一组操作。抽象数据类型体现了程序设计中问题分解抽象和信息隐藏的特性
算法
定义
算法是解决特定问题求解步骤的描述在计算机中表现为指令的有限序列并且每条指令表示一个或多个操作。
算法特性
具有五个基本特性 输入:算法具有零个或多个输入。 输出算法至少有一个或多个输出。 有穷性算法在在执行有限的步骤后自动结束不会出现无限循环并且每一个步骤在可接受的时间内完成。 确定性算法的每一步骤都有确定的含义不会出现二义性。 可行性算法的每一步必须是可行的也就是说每一步都能够通过执行有限次数完成。
算法设计的要求 正确性算法的正确性是指算法至少应该具有输入、输出和加工处理无歧义性能正确反映问题的需求能够得到问题的正确答案。 可读性算法设计的另一目的是为了便于阅读、理解和交流。 健壮性当输入数据不合法时算法也能做出相关处理而不是产生异常1或莫名其妙的结果。 时间效率高和存储量低
算法效率的度量方法
判断一个算法的效率时函数中的常数和其他次要项常常可以忽略而更应关注主项最高项的阶数。
算法时间复杂度
定义
在进行算法分析时语句总的执行次数 T(n)是关于问题规模 n 的函数进而分析 T(n)随n的变化并确定T(n)的数量级。算法的时间复杂度也就是算法的时间量度记作 T(n) O(f(n))。他表示随着问题规模n的增大算法执行时间的增长率和 f(n)的增长率相同乘坐算法的渐近时间复杂度简称为时间复杂度。其中 f(n)是问题规模n的某个函数。
推导大O阶方法 用常数1取代运行时间中所有加法常数。 在修改后的运行次数函数中只保留最高阶项。 如果最高阶项存在且其系数不为1则去除与这个项相乘的系数。
对数阶
cnt : 1
for cnt n {cnt 2 * cnt
} 即 时间复杂度为 O(logn)
注 平均运行时间是所有情况中最有意义的因为它是期望的运行时间。 一般在没有特殊说明的情况下都是指最坏时间复杂度。
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