資料結構 (一) 基礎知識

2021-10-24 19:38:14 字數 1037 閱讀 6695

假設存在函式g,是的演算法a處理規模為n的問題所用的時間為t(n)=o(g(n)),則稱o(g(n))為演算法a的漸進時間複雜度,簡稱時間複雜度。

演算法完成工作最多需要多少基本操作,即最壞時間複雜度

最壞時間複雜度提供了一種保證,表明演算法在此種程度上的基本操作中一定能完成工作。

基本操作,只有常數項,認為其時間複雜度為o(1)。

順序結構,時間複雜度按加法進行計算。

迴圈結構,時間複雜度按乘法進行計算。

分支結構,時間複雜度取最大值。

只關注運算元量的最高次項,其他次要項和常數項可以忽略。

所消耗的時間大小:o(1)我們怎麼用python中的型別儲存乙個班的資訊?

答:可以用列表、字典、元組等python中已封裝好的資料結構來儲存。

舉例

'''

用python中的資料結構儲存乙個班的學生資訊

name

agehometown

可以用列表、字典、元組

'''# 1、列表+元組

[ ("zhangsan",21,"beijing"),

("lisi",22,"nanjing"),

("wangwu",24,"dongjing")

]# 2、列表+字典

[ ,

]# 3、字典+字典

, "lisi":,

"wangwu":

}

以上三種方法,用列表時,想在列表中獲得一名同學的資訊時,其複雜度為o(n),而用字典時,其複雜度為o(1)。

資料結構只是靜態的描述了資料元素之間的關係。

高效的程式需要在資料結構的基礎上設計和選擇演算法。

程式=資料結構+演算法

把資料型別即資料型別上的運算捆在一起,進行封裝。

常用的資料運算有五種:

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