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为什么要学习数据结构与算法?
就我本身而言,大学专业是数学与应用数学,大学四年基本飘过,做了3年数据分析,或者说分析都算不上,可以说是数据统计,现在在做java开发。实际现在在做的项目中,很少涉及到数据结构与算法,我们大多是利用现有的框架,类库,方法,然后翻译业务逻辑,实现业务功能,但是让我体会更深的是:能力强的业务员,实现的代码逻辑性更强,代码更简洁,在选择实现代码的类库上性能更优,可能这就是优秀的地方,想着如果不提升自己,可能即使过几年,自己的简历还只是项目经历的堆叠的话,我想大概会变成被淘汰的那批人吧,所以带着这样的初衷,来学习数据结构和算法。
数据结构和算法之间的关系?
数据结构和算法是相铺想成的,算法无法脱离数据结构,否则就是空谈
怎么去衡量数据结构与算法?
衡量数据结构与算法,就是想知道,这个算法的速度,资源消耗如何?这里就是复杂度分析。复杂度分析包括:时间复杂度,空间复杂度。
为什么要做复杂度分析?
你可能会有些疑惑,我把代码跑一遍,通过统计、监控,就能得到算法执行的时间和占用内存的大小,这种方法叫做,事后统计法,确实能够得到算法的执行效率,但是具有局限性:
所以,我们需要一个不用具体的测试数据来测试,就可以粗略地估计算法执行效率的方法,这就是复杂度分析
下篇文章主要讲大O复杂度分析法,以及基本的时间复杂度分析
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