極簡教程 資料結構與演算法（一）

2020-4-28

我盡量用 最少的文字，最少的**。來講明白資料結構與演算法。

const

findcat
=(n)
=>
console.
log(`$
有 $只貓`)
}findcat(1
)// 石興龍 有 1 只貓
findcat(10
)// 石興龍 有 10 只貓
findcat
(n)// 石興龍 有 n 只貓

t(n) = 3x + for(n) + x

其中 3x 和 x 的執行時間是不會變的，和 n 沒有關係，我們忽略不計。那麼現在的執行時間是：

t(n) = for(n) = o(n)

find 函式的複雜度完全依賴變數 n 的大小，所以就是 o(n)

| 複雜度 | 執行速度 |

| -- | --|
| o(1) | 最快 |
| o(logn) | 快 |
| o(n) | 慢 |
| o(nlong) | 很慢 |
| o(n次方) | 最慢 |

// 最快的** o(1)

letfindcat=(
)=>
console.
log(`$
有 $只貓`)
}findcat()
// 石興龍 有 10 只貓 
// 雖然也有 for 迴圈，但是執行時間是固定的
// 快的** o(logn)
findcat
=(n)
=>
} console.
log(`$
有 $只貓`)
}findcat(10
)// 石興龍 有 5 只貓
// logn 函式產生的值 < n
// 慢的** o(n)
findcat
=(n)
=>
console.
log(`$
有 $只貓`)
}findcat(10
)// 石興龍 有 10 只貓
// 執行的時間 和 n 成正比
// 很慢的** o(nlong)
findcat
=(n)
=>
console.
log(`$
有 $只貓`)
}findcat(10
)// 石興龍 有 20 只貓
// logn 函式產生的值 > n
// 最慢的** o(n次方)
findcat
=(n)
=>
} console.
log(`$
有 $只貓`)
}findcat(10
)// 石興龍 有 100 只貓
// for 迴圈的執行次數是 n 的平方，甚至更大

let cats =

['鋼蛋兒'
,'灰灰'
,'三花'
,'豆芽'
]findcat
=(catname)
=>
排行第 $`
)break;}
} console.
log(`$
不是你的貓`)}
findcat
('鋼蛋兒'
)// 鋼蛋兒 排行第 1
// 執行效率最快 o(1)
findcat
('豆芽'
)// 豆芽 排行第 4
// 執行效率最慢 o(n)
findcat
(parseint
(math.
random()
* cats.length)
)// 平均執行效率為 o(n)，因為是隨機的

// 插入貓，擴容陣列

let index =
4let
insertcat
=(newcatname)
=>
cats = newcats
}index++
; cats.
push
(newcatname)
}insertcat
('金漸層'
)// 複雜度：o(n)
insertcat
('海雙布偶'
)// 複雜度：o(1)
insertcat
('藍白高地'
)// 複雜度：o(1)
/* 均攤：雖然有迴圈，但是迴圈是有規律的。
每一次 o(n) 的後面都跟著 n - 1 次 o(1)
極簡教程 資料結構與演算法（二）
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資料結構與演算法教程彙總
一 演算法 1.二分法 2.遞推演算法 分為順推法 又叫 斐波那契數列 和倒推法 兩種 演算法思想 3.列舉 窮舉 演算法 4.遞迴演算法 5.分治演算法 演算法思想 把大問題分解成n個小問題 6.貪婪演算法 7.試探法演算法 8.模擬演算法 二 資料結構 1.線性結構 資料元素之間是一對一的關係 ...