数据结构是什么算法复杂度

摄影频道 · 07-30

  数据结构和算法解决的是如何更省,更快地存储和处理数据的问题,因此,我们就需要一个考量效率和资源消耗的方法,这就是复杂度分析方法,在学习数据结构和算法的过程中,要学习它的「来历」,「自身的特点」,「适合解决的问题」以及「实际的应用场景」,数据结构与算法。

  数据结构和算法学习的精髓-复杂度分析。

  最常用的,最基础的数据结构:数组,链表,栈,队列,散列表,二叉树,堆,跳表,图,Trie树。

  最常用的算法:递归,排序,二分查找,搜索,哈希算法,贪心算法,分治算法,回溯算法,动态规划,字符串数据结构与算法分析匹配算法.。

  算法提供的是一种思想,这个思想真的可以让你超神,让你对待问题有着独特的见解,我觉得这个才是最重要的,不再是原来的,没有思考数据结构作为cs的基本专业,并且贯穿整个cs学习生涯,在cs方面的研究还是有很大的实用价值。

  算法数据库正确之后,我们往往喜欢效率更高,速度更快的算法,因此我们要进一步的评估,就像煮方便面,我们需要更方便更高效的食谱,能够节约我们的时间。

  要去评估算法的快慢,我们很多情况不可能实际去操作,因为有太多的因素需要控制,如果你想在电脑上进行评数学模型估,那么如果电脑的配置不一样呢,你的结果就没有价值,如果有些涉及到大型仪器运行的,难道你每次都要去操作这些机器来评估你的算法吗,很明显,这些都不是特别的靠谱,也不太现实。

  因为种种的现实限制,计算机科学家就发明了算法复杂度这个概念,复杂度——Complexity,复杂,这里我们不是要强调算法的复杂,而是指出算法的效率,前面已经提到过,所以,算法复杂度,并不是来描述算法的复杂,而是用来描述算法的效率,是两回事,你会发现,有些算法理解起来很难,很复杂,但是复杂度却很低,电子数据。

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