一、什么是算法和数据结构

1、算法

 合理的算法可以使我们合理运用空间，提高计算的效率，达到事半功倍的效果，算法的学习对于每个程序员来说是必不可少的。
衡量算法好坏的标准：时间复杂度、空间复杂度。

算法的一些简单应用实例

计算
排序
查询
最优决策— 如找到最短路径

2、数据结构

是算法的基石，是数据的组织和存储格式，帮助我们更高效的管理、存储数据。

典型数据结构

线性数据结构—数组、链表
二叉树
图（反映多对多的关系）

二、时间复杂度

运行某一程序所花费的时间长短，同一个算法，在不同的操作次数下，时间复杂度也不同。
T(n) = O(f(n))

常见的时间复杂度

  1. 常量
    表示为O(1)
  2. 线性
    表示为O(n)
  3. 对数
    表示为O(logN)

表示为O(N^2)

三、空间复杂度

运行某一程序所占用的内存空间大小。 S(n) = O(f(n))

常见的空间复杂度

  1. 常量空间
    同一数据类型的数据所占用的空间大小是一定的，表示为O(1)
  2. 线性空间
    例如一维数组占用的空间，表示为O(n)
  3. 二维空间
    例如二维数组占用的空间，表示为O(N^2)
  4. 递归
    递归的复杂度与递归的深度成正比，表示为O(n).

总结：在通常情况下，人们看重花费时间的长短，时间复杂度比空间复杂度更为重要。

原文地址：http://www.cnblogs.com/corely/p/16831200.html

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