《数据结构与算法之美》04 | 复杂度分析(下):浅析最好、最坏、平均、均摊时间复杂度

发布于 2020-09-23

上篇介绍了 大 O 表示法以及常见的复杂度分析案例,这篇介绍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 time complexity) - 均摊时间复杂度 (amortized time complexity) 这四个知识点搭配上章的 大O表示法,基本上囊括了复杂度分析需要的知识。

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《数据结构与算法之美》03 | 复杂度分析(上):如何分析、统计算法的执行效率和资源消耗

发布于 2020-09-23

数据结构和算法的目的是让代码运行的更快或让代码更节省存储空间,根据不同的场景与需求获得一个最均衡的结果。而这个"快"与"省"需要指标进行衡量,也就是时间、空间复杂度分析。学习算法与数据结构离不开时间、空间复杂度分析,因为需要用指标去衡量效率,而复杂度分析是算法

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