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数据结构1（初）：时间复杂度和空间复杂度

作者：花生_TL007 | 2024-05-01 11:04:28

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1、引言

1.1、什么是数据结构？

数据结构是计算机存储、组织数据的方式，指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。（通俗的讲就是在内存中管理数据，增删查改）。

1.2、什么是算法？

算法就是定义良好的计算过程，他取一个或一组的值为输入，并产生出一个或一组值作为输出。简单来说算法就是一系列的计算步骤，用来将输入数据转化成输出结果。（通俗的讲就是比如排序、二分查找等）

注：严格来讲就是算法和数据结构是不分家的，往往都是数据结构里面包含算法，算法里面包含数据结构。

1.3、如何学好数据结构和算法？

死磕代码，注意画图和思考（尤其是画图和思考）。

2、算法效率

2.1、如何衡量一个算法的好坏

比如对于以下斐波那契数列：


long long Fib(int N)
{
	if (N < 3)
		return 1;
 
	return Fib(N - 1) + Fib(N - 2);
}

斐波那契数列的递归实现方式非常简洁，但简洁一定好吗？那该如何衡量其好与坏呢？

2.2、算法的复杂度

算法在编写成可执行程序后，运行时需要耗费时间资源和空间(内存)资源。因此衡量一个算法的好坏，一般是从时间和空间两个维度来衡量的，即时间复杂度和空间复杂度。

时间复杂度主要衡量一个算法的运行快慢，而空间复杂度主要衡量一个算法运行所需要的额外空间。

在计算机发展的早期，计算机的存储容量很小。所以对空间复杂度很是在乎。但是经过计算机行业的迅速发展，计算机的存储容量已经达到了很高的程度。所以我们如今已经不需要再特别关注一个算法的空间复杂度。

3、时间复杂度

3.1、时间复杂度的概念

时间复杂度的定义：在计算机科学中，算法的时间复杂度是一个函数，它定量描述了该算法的运行时间。

一个算法执行所耗费的时间，从理论上说，是不能算出来的，只有你把你的程序放在机器上跑起来，才能知道。但是我们需要每个算法都上机测试吗？是可以都上机测试，但是这很麻烦。而且，比较两个程序的时间复杂度有一个前提条件就是在同一台机器上，因为不同的机器运算的速度也不一样。所以才有了时间复杂度这个分析方式。

一个算法所花费的时间与其中语句的执行次数成正比例，算法中的基本操作的执行次数，为算法的时间复杂度。

即：找到某条基本语句与问题规模N之间的数学表达式，就是算出了该算法的时间复杂度

例如：


// 请计算一下Func1中++count语句总共执行了多少次？
void Func1(int N)
{
	int count = 0;
	for (int i = 0; i < N; ++i)
	{
		for (int j = 0; j < N; ++j)
		{
			++count;
		}
	}
 
	for (int k = 0; k < 2 * N; ++k)
	{
		++count;
	}
	int M = 10;
	while (M--)
	{
		++count;
	}
	printf("%d\n", count);
}

实际中我们计算时间复杂度时，我们其实并不一定要计算精确的执行次数，而只需要大概执行次数，确切来讲我们只关注时间复杂度的那个起决定性的部分，而忽略其他部分。

3.2、大O的渐进表示法

大O符号：是用于描述函数渐进行为的数学符号

推导大O阶方法：

1、用常数1取代运行时间中的所有加法常数。

2、在修改后的运行次数函数中，只保留最高阶项。

3、如果最高阶项存在且不是1，则去除与这个项目相乘的常数。得到的结果就是大O阶。

使用大O的渐进表示法以后，Func1的时间复杂度为：O（N^2）

通过上面我们会发现大O的渐进表示法去掉了那些对结果影响不大的项，简洁明了的表示出了执行次数。

另外有些算法的时间复杂度存在最好、平均和最坏情况：

最坏情况：任意输入规模的最大运行次数(上界)

平均情况：任意输入规模的期望运行次数

最好情况：任意输入规模的最小运行次数(下界)

例如：

在一个长度为N数组中搜索一个数据x

最好情况：1次找到

最坏情况：N次找到

平均情况：N/2次找到

在实际中一般情况关注的是算法的最坏运行情况，所以数组中搜索数据时间复杂度为O(N)

3.3、常见时间复杂度计算举例

实例1：


// 计算Func2的时间复杂度？
void Func2(int N)
{
	int count = 0;
	for (int k = 0; k < 2 * N; ++k)
	{
		++count;
	}
	int M = 10;
	while (M--)
	{
		++count;
	}
	printf("%d\n", count);
}

实例1基本操作执行了2N+10次，通过推导大O阶方法知道，时间复杂度为 O(N)

实例2:


// 计算Func3的时间复杂度？
void Func3(int N, int M)
{
	int count = 0;
	for (int k = 0; k < M; ++k)
	{
		++count;
	}
	for (int k = 0; k < N; ++k)
	{
		++count;
	}
	printf("%d\n", count);
}

实例2基本操作执行了M+N次，有两个未知数M和N，时间复杂度为 O(N+M)

实例3:


// 计算Func4的时间复杂度？
void Func4(int N)
{
	int count = 0;
	for (int k = 0; k < 100; ++k)
	{
		++count;
	}
	printf("%d\n", count);
}

实例3基本操作执行了10次，通过推导大O阶方法，时间复杂度为 O(1)

注意：O（1）不是代表时间复杂度为1，而是代表常数次。

实例4:


// 计算strchr的时间复杂度？
const char* strchr(const char* str, int character)
{
	while (*str)
	{
		if (*str == character)
		{
			return str;
		}
		else
		{
			++str;
		}
	}
}

实例4基本操作执行最好1次，最坏N次，时间复杂度一般看最坏，时间复杂度为 O(N)

实例5:


// 计算BubbleSort的时间复杂度？
void BubbleSort(int* a, int n)
{
	assert(a);
	for (size_t end = n; end > 0; --end)
	{
		int exchange = 0;
		for (size_t i = 1; i < end; ++i)
		{
			if (a[i - 1] > a[i])
			{
				Swap(&a[i - 1], &a[i]);
				exchange = 1;
			}
		}
		if (exchange == 0)
			break;
	}
}

实例5基本操作执行最好N次，最坏执行了N*(N+1)/2次（这个是通过等差数列的求和公式算出来的），通过推导大O阶方法+时间复杂度一般看最坏，时间复杂度为 O(N^2)

实例6:


 
// 计算BinarySearch的时间复杂度？
int BinarySearch(int* a, int n, int x)
{
	assert(a);
	int begin = 0;
	int end = n - 1;
	// [begin, end]：begin和end是左闭右闭区间，因此有=号
	while (begin <= end)
	{
		int mid = begin + ((end - begin) >> 1);
		if (a[mid] < x)
			begin = mid + 1;
		else if (a[mid] > x)
			end = mid - 1;
		else
			return mid;
	}
	return -1;
}

实例6基本操作执行最好1次，最坏O(logN)次，时间复杂度为 O(logN)

假设有N个数据，设x为找了几次找到的，那么就有：N/(2^x)=1，化简可得：x=logN。

注意：logN在算法分析中表示是底数为2，对数为N。有些地方会写成lgN。

实例7:


// 计算阶乘递归Fac的时间复杂度？
long long Fac(size_t N)
{
	if (0 == N)
		return 1;
 
	return Fac(N - 1) * N;
}

实例7通过计算分析发现基本操作递归了N次，时间复杂度为O(N)。

实例8:


// 计算斐波那契递归Fib的时间复杂度？
long long Fib(size_t N)
{
 if(N < 3)
 return 1;
 
 return Fib(N-1) + Fib(N-2);
}

实例8通过计算分析发现基本操作递归了2^N次，时间复杂度为O(2^N)。

总结：我们关注的本质上是时间复杂度的量级，而不是精确值。

在上面时间复杂度的计算中我们并未用到很高级的数学知识，仅仅只是很简单的计算。

4、空间复杂度

空间复杂度也是一个数学表达式，是对一个算法在运行过程中临时占用存储空间大小的量度。

空间复杂度不是程序占用了多少bytes的空间，因为这个也没太大意义，所以空间复杂度算的是变量的个数。空间复杂度计算规则基本跟时间复杂度类似，也使用大O渐进表示法。

注意：函数运行时所需要的栈空间(存储参数、局部变量、一些寄存器信息等)在编译期间已经确定好了，因此空间复杂度主要通过函数在运行时候显式申请的额外空间来确定。

注意：时间是一去不复返的，时间是累计计算的。空间是可以重复利用不累计计算的。

实例1：


// 计算BubbleSort的空间复杂度？
void BubbleSort(int* a, int n)
{
	assert(a);
	for (size_t end = n; end > 0; --end)
	{
		int exchange = 0;
		for (size_t i = 1; i < end; ++i)
		{
			if (a[i - 1] > a[i])
			{
				Swap(&a[i - 1], &a[i]);
				exchange = 1;
			}
		}
		if (exchange == 0)
			break;
	}
}

实例1使用了常数个额外空间，所以空间复杂度为 O(1)

实例2：


// 计算Fibonacci的空间复杂度？
// 返回斐波那契数列的前n项
long long* Fibonacci(size_t n)
{
	if (n == 0)
		return NULL;
 
	long long* fibArray = (long long*)malloc((n + 1) * sizeof(long long));
	fibArray[0] = 0;
	fibArray[1] = 1;
	for (int i = 2; i <= n; ++i)
	{
		fibArray[i] = fibArray[i - 1] + fibArray[i - 2];
	}
	return fibArray;
}

实例2动态开辟了N个空间，空间复杂度为 O(N)

实例3：


// 计算阶乘递归Fac的空间复杂度？
long long Fac(size_t N)
{
	if (N == 0)
		return 1;
 
	return Fac(N - 1) * N;
}

实例3递归调用了N次，开辟了N个栈帧，每个栈帧使用了常数个空间。空间复杂度为O(N)

5、常见的复杂度对比

6、复杂度的oj练习

法一：(异或)时间复杂度为:O(N)

法二：（等差数列）时间复杂度为:O(N)

法一：（创建一个数组）时间复杂度为O(N),空间复杂度为O(N)

法二：（三段逆置）时间复杂度O（N）空间复杂度O（1）

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数据结构1（初）：时间复杂度和空间复杂度

1、引言

1.1、什么是数据结构？

1.2、什么是算法？

1.3、如何学好数据结构和算法 ？

2、算法效率

2.1、如何衡量一个算法的好坏

2.2、算法的复杂度

3、时间复杂度

3.1、时间复杂度的概念

3.2、大O的渐进表示法

3.3、常见时间复杂度计算举例

4、空间复杂度

5、常见的复杂度对比

6、复杂度的oj练习

1.3、如何学好数据结构和算法？