数据结构算法go语言版 数据结构与算法 golang
小白学习Go语言需要掌握哪些知识
1、语法
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2、标准库
3、数据结构
4、至少会一门数据库
数据结构和算法用什么语言来学习入手比较好?
C语言凳毕会比较好,C更加基础,书籍大部分也是C、C++的,如果只考晌顷虑java和C++的话,C++比较好,算宴粗陆法的话《算法导论》很经典,数据结构的话可以看《算法与数据结构》傅清祥 王晓东版的。
数据结构与算法看什么书
数据结构与算法有一下数目可作参考:
《数据结构与算滑悉法分析C++描述》(第三版)((美)维斯 著)
《数据信凳乎结构》(严蔚敏)
《粗冲计算机程序设计艺术 》(Donald E.Knuth 著)
《Introduction to Algorithms 》(Thomas H.Cormen,Charles E.Leiserson,Ronald L.Rivest,Clifford Stein 著)
数据结构与算法Day20----递归算法时间复杂度的求解方法
递归的思想就是,将大问题分解为小问题来求解,然后再将小问题分解为小小问题。这样一层一层地分解,直到问题的数据规模被分解得足够小,不用继续递归分解为止。 如果把这个一层一层的分解过程画成图,它其实就是一棵树。给这棵树起一个名字,叫作递归树。节点里的数字表示数据的规模,一个节点的求解可以分解为左右子节点两个问题的求解。
假设平均情况下,每次分区之后,两个分区的大小比例为 。当 时,如果用递推公式的方法来求解时间复杂度的话,递推公式就写成 。这个公式可以推导出时间复杂度,但是推导过程非常复杂。
如果采取递归树的方法,还是取 等于 ,也就是说,每次分区都很不平均,一个分区是另一个分区的 倍。快速排序的过程中,每次分区都要遍历待分区区间的所有数据,所以,每一层分区操作所遍历的数据的个数之和就是 。
现在只要求出递归树的高度 ,这个快排过程遍历的数据个数就是 ,就是说,时间复杂度就是 。因为每次分区并不是均匀地一分为二,所以递归树并不是搭伏满二叉树。这样一个递归树的高度是多少呢?因为快速排序结束的条件就是待排序的小区间,大小为 ,也就是说叶子节点里的数据规模是 ,从根节点 到叶子节点 ,递归树中最短的一个路径每次都乘以 ,最长的一个路径每次都乘以 。通过计算可以得到,从根节点到叶子节点的最短路径是 ,最长的路径是 。
所以,遍历数据的个数总和就介于 和 之间。根据复杂度的大O表示法,对数复杂度的底数不管是多少,统一写成 ,所以,当分区大小比例是 时,快速排序的时间复杂度仍然是 。
刚刚假设 ,那如果 ,也就是说,每次分区极其不平均,两个区间大小是 ,这个时候的时间复杂度是多少呢?可以类比上面 的分析。当 的时候,树的最短路径就是 ,最长路径是 ,所以总遍历数据个数介于 和 之间。尽管底数变了,但是时间复杂度也仍然是 。也就是说,对于 等于 , ,甚至是 , ……,只要 的值不随 变化,是一个事先确定的常量,那快排的时间复杂度就是 。所以,从概率论的角度来说,快排的平均时间复杂度就是 。
分解为 和 ,每次数据规模都是 或者 ,叶子节点的数据规模是 或者 。所以,从根节点走到叶子节点,每条路径是长短不一的。如果每次都是 ,那最长路径大约就是 ;如果每次都是 ,知咐携那最短路径大约就是 。
每次分解之后的合并操作只需要一次加法运算,把这次加法运算的时间消耗记作 。所以,从上往下,第一层的总时间消耗是 ,第二层的总时间消耗是 ,第三层的总时间消耗就是 。依次类推,第 层的时间消耗就是 ,那整个算法的总的时间消耗就是每一层时间消耗之和。
如果路径长度都为 ,那这个总和就是 。
如果路径长度都是 ,那整个算法的总的时间简侍消耗就是 。
所以,这个算法的时间复杂度就介于 和 之间。虽然这样得到的结果还不够精确,只是一个范围,但是基本上知道了上面算法的时间复杂度是指数级的。
第一层分解有 次交换操作,第二层有 个节点,每个节点分解需要 次交换,所以第二层总的交换次数是 。第三层有 个节点,每个节点分解需要 次交换,所以第三层总的交换次数是 。
以此类推,第 层总的交换次数就是 。最后一层的交换次数就是 。每一层的交换次数之和就是总的交换次数。
这个公式的求和比较复杂,看最后一个数, 等于 ,而前面的 个数都小于最后一个数,所以,总和肯定小于 ,也就是说,全排列的递归算法的时间复杂度大于 ,小于 ,虽然不是非常精确的时间复杂度,但是这样一个范围已经说明全排列的时间复杂度是非常高的。
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