算法学习笔记一、时空复杂度

wuyumin 发布于2019-08-16 11:08 / 1744人阅读

摘要：动态规划背包士兵路径复杂度谈算法一定要考虑复杂度时间复杂度和空间复杂度时间复杂度计算机基本操作的次数汇编指令的条数寻址跳转空间复杂度所需占用的内存字节数两者区别空间是可以返回利用的。

面试求职班一笔记

算法主要研究：时空复杂度

算法的特征：

有穷性，

确定性，

可行性，

可能没有输入，但一定有输出

常用算法

穷举法（eg：求N个数的全排列；8皇后问题）

减而治之（二分查找——减而治之；归并排序——分而治之）

贪心算法（最小生成树；单源最短路）所谓贪心算法是指，在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说，不从整体最优上加以考虑，他所做出的仅是在某种意义上的局部最优解。

动态规划（背包；士兵路径）

复杂度

谈算法一定要考虑复杂度

时间复杂度和空间复杂度

时间复杂度：计算机基本操作的次数（汇编指令的条数）+ - * / % 寻址跳转

空间复杂度：所需占用的内存字节数

两者区别：空间是可以返回利用的。

表示方法：O(n) 忽略常数（高阶无穷小）注意：算法复杂度是考虑算法最坏情况时的复杂度

eg: 快速排序的复杂度 O(n^2)，这个就是他的最坏情况

常见的复杂度

O(1): 基本运算 + - * / % 寻址跳转

O(logN): 二分查找

O(N^(1/2)): 枚举约数

O(N): 线性查找

O(N^2): 朴素最近带你对

O(N^3): Floyd最短路；普通矩阵乘法

O(NlogN): 归并排序；快速排序的期望复杂度；基于比较排序的算法下界

$$a_1,a_2,...a_n 排序全排列的时间复杂度为 n!$$
$$ 当 a_i< a_j时$$
$$复杂度变为: frac{n!}{2}$$
$$当有k个关系时，每次都能排除一般的可能$$
$$复杂度为: frac{n!}{2^k}$$
$$令: frac{n!}{2^k} = 1 即 n!=2^k$$
$$k=log_{2}{n!} < log_{2}{n^n}=nlog_{2}{n}=nfrac{log n}{log2}< nlog{n}$$
以上为推导过程

        8. O($2^N$): 枚举全部的子集   注意：一个集合全部子集的数量是2^N
        9. O($N!$): 枚举全部排列

总结:

优秀算法排序：

$$O(1) < O(log{n}) < O(sqrt{n} < O(n) < O(nlog{n}))$$

可以优化的：

$$O(n^2)< O(n^3)< O(2^n)< O(n!)$$

算法估计，计算机1s能运算1亿条指令，注意以下数字

$$(1000)^2=1亿; (465)^3=100,544,625; 12!=479001600$$

常用的时间复杂度分析方法

    1. 输入输出
        1. N个数组求和，时间复杂度下限为: O(n)
        2. 输出全排列的复杂度在O(n!)以上
    2. 循环次数
        eg: 循环嵌套的复杂度至少是O(n^2)
        for(i...n)
            for(i...n)
    
    3. 均摊分析法
        多个操作一起计算时间复杂度
        eg1: MULTIPOP的队列，可以一次性出队k个元素，但每个元素出入队列只能有一次
        eg2: 动态数据尾部插入操作（C++中是vector，java中是ArrayList）
        一旦元素超过容量限制，则重新扩大并分配空间，将旧数据复制到新的内存地址上。
        有空间的情况下复杂度是O(1)
        空间满了再扩大的时候的复杂度是O(n)
        重新分配k次的复杂度是O(2^n)

$$O(1)+O(2)+O(4)+...+O(2^n)=O(2^n-1)$$

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