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在学习具体的数据结构和算法之前,每一位初学者都要掌握一个技能,即善于运用时间复杂度和空间复杂度来衡量一个算法的运行效率。
所谓算法,即解决问题的方法。同一个问题,使用不同的算法,虽然得到的结果相同,但耗费的时间和资源肯定有所差异。就比如拧一个螺母,扳手和钳子都可以胜任,但使用钳子拧螺母肯定没有扳手的效率高。
这也就意味着,如果解决问题的算法有多种,我们就需要从中选出较好的那一个。那么,怎么判断哪个算法更好(或者更优)呢?
“好”算法的标准
解决一个问题的方法可能有很多,但能称得上算法的,首先它必须能彻底解决这个问题(称为准确性),且根据其编写出的程序在任何情况下都不能崩溃(称为健壮性)。
注意,程序和算法是完全不同的概念。算法是解决某个问题的想法、思路;而程序是在根据算法编写出来的真正可以运行的代码。例如,要依次输出一维数组中的数据元素的值,首先想到的是使用循环结构,在这个算法的基础上,我们才开始编写程序。
在满足准确性和健壮性的基础上,还有一个重要的筛选条件,即通过算法所编写出的程序的运行效率。程序的运行效率具体可以从 2 个方面衡量,分别为:
程序的运行时间。
程序运行所需内存空间的大小。
根据算法编写出的程序,运行时间更短,运行期间占用的内存更少,该算法的运行效率就更高,算法也就更好。
那么,如何衡量一个算法所编写出程序的运行效率呢?数据结构中,用时间复杂度来衡量程序运行时间的多少;用空间复杂度来衡量程序运行所需内存空间的大小。
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