四个复杂度分析: 1:最好情况时间复杂度(best case time complexity) 2:最坏情况时间复杂度(worst case time complexity) 3:平均情况时间复杂度(average case time complexity) 4:均摊时间复杂度(amortized time complexity) for (; i < n; ++i) { if (array[i] == x) { pos = i; break; } } 分析:1:最好情况时间复杂度:O(1) 2…

想要写好链表代码并不是容易的事儿,尤其是那些复杂的链表操作,比如链表反转.有序链表合并等,写的时候非常容易出错.从我上百场面试的经验来看,能把“链表反转”这几行代码写对的人不足 10%. 为什么链表代码这么难写?究竟怎样才能比较轻松地写出正确的链表代码呢? 只要愿意投入时间,我觉得大多数人都是可以学会的.比如说,如果你真的能花上一个周末或者一整天的时间,就去写链表反转这一个代码,多写几遍,一直练到能毫不费力地写出 Bug free 的代码.这个坎还会很难跨吗? 当然,自己有决心并且付出精力是成功…

上一节,我们讲了复杂度的大 O 表示法和几个分析技巧,还举了一些常见复杂度分析的例子,比如 O(1).O(logn).O(n).O(nlogn) 复杂度分析.掌握了这些内容,对于复杂度分析这个知识点,你已经可以到及格线了.但是,我想你肯定不会满足于此. 今天会继续给你讲四个复杂度分析方面的知识点,最好情况时间复杂度(best case time complexity).最坏情况时间复杂度(worst case time complexity).平均情况时间复杂度(average case tim…

我们都知道,数据结构和算法本身解决的是“快”和“省”的问题,即如何让代码运行得更快,如何让代码更省存储空间.所以,执行效率是算法一个非常重要的考量指标. 那如何来衡量你编写的算法代码的执行效率呢?这里就要用到我们今天要讲的内容:时间.空间复杂度分析.其实,只要讲到数据结构与算法,就一定离不开时间.空间复杂度分析.而且,我个人认为,复杂度分析是整个算法学习的精髓,只要掌握了它,数据结构和算法的内容基本上就掌握了一半. 复杂度分析实在太重要了,因此我准备用两节内容来讲.希望你学完这个内容之后,无论在…

1. 前言 算法为王. 想学好前端,先练好内功,内功不行,就算招式练的再花哨,终究成不了高手:只有内功深厚者,前端之路才会走得更远. 笔者写的 JavaScript 数据结构与算法之美 系列用的语言是 JavaScript ,旨在入门数据结构与算法和方便以后复习. 文中包含了 十大经典排序算法 的思想.代码实现.一些例子.复杂度分析.动画.还有算法可视化工具. 这应该是目前最全的 JavaScript 十大经典排序算法 的讲解了吧. 2. 如何分析一个排序算法 复杂度分析是整个算法学习的精髓.…

1. 前言 算法为王. 想学好前端,先练好内功,只有内功深厚者,前端之路才会走得更远. 笔者写的 JavaScript 数据结构与算法之美 系列用的语言是 JavaScript ,旨在入门数据结构与算法和方便以后复习. 之所以把冒泡排序.选择排序.插入排序放在一起比较,是因为它们的平均时间复杂度都为 O(n2). 请大家带着问题:为什么插入排序比冒泡排序更受欢迎 ?来阅读下文. 2. 如何分析一个排序算法 复杂度分析是整个算法学习的精髓. 时间复杂度: 一个算法执行所耗费的时间. 空间复杂度:…

1. 前言 想学好前端,先练好内功,内功不行,就算招式练的再花哨,终究成不了高手. 非线性表(树.堆),可以说是前端程序员的内功,要知其然,知其所以然. 笔者写的 JavaScript 数据结构与算法之美 系列用的语言是 JavaScript ,旨在入门数据结构与算法和方便以后复习. 非线性表中的树.堆是干嘛用的 ?其数据结构是怎样的 ? 希望大家带着这两个问题阅读下文. 2. 树 树的数据结构就像我们生活中的真实的树,只不过是倒过来的形状. 术语定义 节点:树中的每个元素称为节点,如 A.B.…

浏览器的前进.后退功能,我想你肯定很熟悉吧? 当你依次访问完一串页面 a-b-c 之后,点击浏览器的后退按钮,就可以查看之前浏览过的页面 b 和 a.当你后退到页面 a,点击前进按钮,就可以重新查看页面 b 和 c.但是,如果你后退到页面 b 后,点击了新的页面 d,那就无法再通过前进.后退功能查看页面 c 了. 假设你是 Chrome 浏览器的开发工程师,你会如何实现这个功能呢? 这就要用到我们今天要讲的“栈”这种数据结构.带着这个问题,我们来学习今天的内容. 如何理解“栈”? 关于“栈”,我…

今天我们来聊聊“链表(Linked list)”这个数据结构.学习链表有什么用呢?为了回答这个问题,我们先来讨论一个经典的链表应用场景,那就是 LRU 缓存淘汰算法. 缓存是一种提高数据读取性能的技术,在硬件设计.软件开发中都有着非常广泛的应用,比如常见的 CPU 缓存.数据库缓存.浏览器缓存等等. 缓存的大小有限,当缓存被用满时,哪些数据应该被清理出去,哪些数据应该被保留?这就需要缓存淘汰策略来决定.常见的策略有三种:先进先出策略 FIFO(First In,First Out).最少使用策略…

前言 基础知识就像是一座大楼的地基,它决定了我们的技术高度. 我们应该多掌握一些可移值的技术或者再过十几年应该都不会过时的技术,数据结构与算法就是其中之一. 栈.队列.链表.堆 是数据结构与算法中的基础知识,是程序员的地基. 笔者写的 JavaScript 数据结构与算法之美 系列用的语言是 JavaScript ,旨在入门数据结构与算法和方便以后复习. 1. 线性表与非线性表 线性表(Linear List):就是数据排成像一条线一样的结构.每个线性表上的数据最多只有前和后两个方向.数组.链表…