1、什么是排序?
排序就是将一组数据按照指定的顺序进行排列的过程
2、排序分类
内部排序是将所有数据都加载到内存中进行排序
外部排序是针对数据量过大,无法全部加载到内存中,需借助外部存储才能完成的排序
3、时间复杂度相关
3.1 度量程序算法的方法:
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- 事前统计:根据时间复杂度判断
- 事后统计:根据运行时间判断,运行时间受计算机硬件和算法的影响
3.2 时间频度
3.2.1 介绍:程序中语句执行的次数称为时间频度
案例:
时间频度为T(n)=n+1,因为循环遍历n次后,最后还需要进行一次判断i是否<=end
时间频度为T(n)=1,因为不管end为多少,都是执行一次
3.3 时间复杂度
3.3.1 介绍:
刚才的时间频度中,n称为问题的规模,当n不断变化时,时间频度T(n)也会不断变化。但有时我们想知道它变化时呈现什么规律。为此,我们引入时间复杂度概念。
3.3.2 计算时间复杂度的方法
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- 在一个时间复杂度中可以忽略常数项(随着n值的增大,数值无限接近)
- 可以忽略低次幂项
- 平方次可以忽略高次幂的系数,立方次随着n的增大,接近立方前面的系数倍
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例:T(n)=n^2+7n+6 => T(n)=n^2
3.3.3 常见时间复杂度
3.3.3.1 对数阶分析O(log2n)
循环里每次都是i*2,假设x次之后结束循环,那么等式关系就是2^x=n,所以x=log2n
3.3.3.2 线性对数阶分析O(NlogN)
内部循环是一个对数阶logN,外部又进行了n次循环,所以总次数是NlogN
4、平均时间复杂度和最坏时间复杂度
5、空间复杂度:
介绍:一个算法在运行过程中所占存储空间的大小
在做算法分析时,主要讨论的是时间复杂度。
从用户使用体验上看,更看重的程序执行的速度。
一些缓存产品(redis,memcache)和算法(基数排序)本质就是用空间换时间.