浙大MOOC《数据结构》随笔
第一讲 基本概念
1.1 什么是数据结构
图书摆放问题:
新书如何插入?
先定类别,再二分查找
怎么找到指定某本书?
二分查找
写程序实现一个函数PrintN
循环实现
void PrintN(int N) {
int i;
for (i = 1; i <= N; i++) {
printf("%d\n", i);
}
return;
}
递归实现
void PrintN(int N) {
if (N) {
PrintN(N - 1);
printf("%d\n", N);
}
return;
}
二者对比
递归的程序对空间的占用有时候可能是非常恐怖的
上述函数将所占用的空间都占用了还不够,所以就非正常中止。
得出结论,解题的效率也与占用空间有关。
写程序计算给定多项式在给定x处的值
硬算
\[% MathType!MTEF!2!1!+-
% feaahqart1ev3aaatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn
% hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr
% 4rNCHbWexLMBbXgBd9gzLbvyNv2CaeHbl7mZLdGeaGqiFv0Je9sqqr
% pepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq-Jc9vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs
% 0-yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr-xfr-xb9adbaqaaeGaciGaai
% aabeqaamaabaabauaakeaacaWGMbWaaeWaaeaacaWG4baacaGLOaGa
% ayzkaaGaeyypa0JaamyyamaaBaaaleaacaaIWaaabeaakiabgUcaRi
% aadggadaWgaaWcbaGaaGymaaqabaGccaWG4bGaey4kaSIaaiOlaiaa
% c6cacaGGUaGaey4kaSIaamyyamaaBaaaleaacaWGUbGaeyOeI0IaaG
% ymaaqabaGccaWG4bWaaWbaaSqabeaacaWGUbGaeyOeI0IaaGymaaaa
% kiabgUcaRiaadggadaWgaaWcbaGaamOBaaqabaGccaWG4bWaaWbaaS
% qabeaacaWGUbaaaaaa!59BF!
f\left( x \right) = {a_0} + {a_1}x + ... + {a_{n - 1}}{x^{n - 1}} + {a_n}{x^n}\
\]double f(int n, double a[], double x) {
int i;
double p = a[0];
for (i = 1; i <= n; i++) {
p += (a[i] * pow(x, i));
return p;
}
}
分配律
\[% MathType!MTEF!2!1!+-
% feaahqart1ev3aaatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn
% hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr
% 4rNCHbWexLMBbXgBd9gzLbvyNv2CaeHbl7mZLdGeaGqiFv0Je9sqqr
% pepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq-Jc9vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs
% 0-yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr-xfr-xb9adbaqaaeGaciGaai
% aabeqaamaabaabauaakeaacaWGMbWaaeWaaeaacaWG4baacaGLOaGa
% ayzkaaGaeyypa0JaamyyamaaBaaaleaacaaIWaaabeaakiabgUcaRi
% aadIhadaqadaqaaiaadggadaWgaaWcbaGaaGymaaqabaGccqGHRaWk
% caWG4bWaaeWaaeaacaGGUaGaaiOlaiaac6cadaqadaqaaiaadggada
% WgaaWcbaGaamOBaiabgkHiTiaaigdaaeqaaOGaey4kaSIaamiEamaa
% bmaabaGaamyyamaaBaaaleaacaWGUbaabeaaaOGaayjkaiaawMcaaa
% GaayjkaiaawMcaaiaac6cacaGGUaGaaiOlaaGaayjkaiaawMcaaaGa
% ayjkaiaawMcaaaaa!5D25!
f\left( x \right) = {a_0} + x\left( {{a_1} + x\left( {...\left( {{a_{n - 1}} + x\left( {{a_n}} \right)} \right)...} \right)} \right)\
\]double f(int n, double a[], double x) {
int i;
double p = a[n];
for (i = n; i > 0; i--) {
p = a[i - 1] + x * p;
return p;
}
}
通过重复运算计算二者计算时长(Tick值),发现前者比后者慢了一个数量级
所以到底什么是数据结构
数据对象在计算机中的组织方式
数据结构有逻辑结构和物理结构
数据对象必定与一定操作有关,这种操作即为算法
描述数据结构有个很好的方法“抽象数据类型(Abstract Data Type)”
- 数据类型
- 数据对象集
- 数据集合相关联的操作集
- 抽象:描述数据类型的方法不依赖于具体实现
- 与存放数据的机器无关
- 与数据存储的物理结构无关
- 与实现操作的算法和编程语言无关
- 数据类型
1.2 什么是算法
算法(Algorithm)
- 一个有限指令集
- 接收一些输入(有些情况不需要输入)
- 产生输出
- 一定在有限步骤后终止
- 每一条指令必须
- 有充分明确的目标,不可以有歧义
- 计算机能处理的范围之内
- 描述应不依赖于任何一种计算机语言以及具体的实现手段
什么是好的算法?
空间复杂度S(n)
占用存储单元的长度
PrintN程序中,循环解法只需要占据固定空间,而递归解法占据N倍空间
时间复杂度T(n)
耗费时间的长度
多项式题目:
![image-20210420195835100](C:\Users\Mr. Chen\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20210420195835100.png)
考虑复杂度时,一般考虑的是最坏复杂度
![image-20210420200053961](C:\Users\Mr. Chen\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20210420200053961.png)
若有两段算法分别有复杂度T1(n)=O(f1(n))和T2(n)=O(f2(n)),则
T1(n)+T2(n)=max(O(f1(n)),O(f2(n)))
T1(n)*T2(n)=O(f1(n) * f2(n))
若T(n)是关于n的k阶多项式,那么T(n)=theta(n^k)
一个for循环的时间复杂度等于循环次数乘以循环体代码的复杂度
if-else结构的复杂度取决于if的条件判断复杂度和分支部分的复杂度,总体复杂度取三者中最大
1.3 最大子列和问题
题目:
给定N个整数的序列{A1,A2,...,An},求函数
% feaahqart1ev3aaatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn
% hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr
% 4rNCHbWexLMBbXgBd9gzLbvyNv2CaeHbl7mZLdGeaGqiFv0Je9sqqr
% pepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq-Jc9vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs
% 0-yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr-xfr-xb9adbaqaaeGaciGaai
% aabeqaamaabaabauaakeaacaWGMbWaaeWaaeaacaWGPbGaaiilaiaa
% dQgaaiaawIcacaGLPaaacqGH9aqpciGGTbGaaiyyaiaacIhacaGG7b
% GaaGimaiaacYcadaaeWbqaaiaadgeadaWgaaWcbaGaam4Aaaqabaaa
% baGaam4Aaiabg2da9iaadMgaaeaacaWGQbaaniabggHiLdGccaGG9b
% aaaa!5389!
f\left( {i,j} \right) = \max \{ 0,\sum\limits_{k = i}^j {{A_k}} \} \
\]
的最大值。
算法1-暴力求解法
int MaxSubseqSum1(int A[], int N) {
int ThisSum, MaxSum = 0;
int i, j, k;
for (i = 0; i < N; i++) {
for (j = i; j < N; j++) { //遍历所有f(i,j)
ThisSum = 0;
for (k = i; k <= j; k++) //计算求和函数
ThisSum += A[k];
if (ThisSum > MaxSum) //MaxSum更新
MaxSum = ThisSum;
}
}
return MaxSum;
}
算法复杂度:O(N^3)
算法2-递加
int MaxSubseqSum1(int A[], int N) {
int ThisSum, MaxSum = 0;
int i, j, k;
for (i = 0; i < N; i++) {
ThisSum = 0;
for (j = i; j < N; j++) { //每次循环一次,就加一次,没必要每次都从头开始加
ThisSum += A[j];
if (ThisSum > MaxSum)
MaxSum = ThisSum;
}
}
return MaxSum;
}
算法复杂度:O(N^2)
算法3-分而治之
4 -3 5 -2 -1 2 6 2
4 5 2 6
6 8
11
算法复杂度:O(NlogN)
算法4-在线处理
int MaxSubseqSum1(int A[], int N) {
int ThisSum, MaxSum = 0;
int i;
ThisSum = MaxSum = 0;
for (i = 0; i < N; i++) {
ThisSum += A[i]; //向右累加
if (ThisSum > MaxSum) {
MaxSum = ThisSum; //发现更大和则更新当前结果
}
else if (ThisSum < 0) { //如果当前子列和为负数
ThisSum = 0; //则不可能使和后面的部分和增大,抛弃之(关键是此时MaxSum不变!)
}
}
return MaxSum;
}
算法复杂度:O(N)
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