Java开发篇——浅谈数据结构和算法

Posted 2022-06-30 weixin_43802541

算法的设计原则

①、正确性：首先，算法应当满足以特定的“规则说明”方式给出的需求。其次，对算法是否“正确”的理解可以有以下四个层次：

1、程序语法错误。

2、程序对于几组输入数据能够得出满足需要的结果。

3、程序对于精心选择的、典型、苛刻切带有刁难性的几组输入数据能够得出满足要求的结果。

4、程序对于一切合法的输入数据都能得到满足要求的结果。

PS：通常以第 三 层意义的正确性作为衡量一个算法是否合格的标准。

②、可读性：算法为了人的阅读与交流，其次才是计算机执行。因此算法应该易于人的理解；另一方面，晦涩难懂的程序易于隐藏较多的错误而难以调试。

③、健壮性：当输入的数据非法时，算法应当恰当的做出反应或进行相应处理，而不是产生莫名其妙的输出结果。并且，处理出错的方法不应是中断程序执行，而是应当返回一个表示错误或错误性质的值，以便在更高的抽象层次上进行处理。

④、高效率与低存储量需求：通常算法效率值得是算法执行时间；存储量是指算法执行过程中所需要的最大存储空间，两者都与问题的规模有关。

前面三点，正确性、可读性和健壮性相信都好理解。对于第四点算法的执行效率和存储量，我们知道比较算法的时候，可能会说“A算法比B算法快两倍”之类的话，但实际上这种说法没有任何意义。因为当数据项个数发生变化时，A算法和B算法的效率比例也会发生变化，比如数据项增加了50%，可能A算法比B算法快三倍，但是如果数据项减少了50%，可能A算法和B算法速度一样。所以描述算法的速度必须要和数据项的个数联系起来。也就是“大O”表示法，它是一种算法复杂度的相对表示方式，这里我简单介绍一下，后面会根据具体的算法来描述。

相对(relative)：你只能比较相同的事物。你不能把一个做算数乘法的算法和排序整数列表的算法进行比较。但是，比较2个算法所做的算术操作（一个做乘法，一个做加法）将会告诉你一些有意义的东西；

表示(representation)：大O(用它最简单的形式)把算法间的比较简化为了一个单一变量。这个变量的选择基于观察或假设。例如，排序算法之间的对比通常是基于比较操作(比较2个结点来决定这2个结点的相对顺序)。这里面就假设了比较操作的计算开销很大。但是，如果比较操作的计算开销不大，而交换操作的计算开销很大，又会怎么样呢？这就改变了先前的比较方式；

复杂度(complexity)：如果排序10,000个元素花费了我1秒，那么排序1百万个元素会花多少时间？在这个例子里，复杂度就是相对其他东西的度量结果。

然后我们再说说算法的存储量，包括：

程序本身所占空间；

输入数据所占空间；

辅助变量所占空间；

一个算法的效率越高越好，而存储量是越低越好。

算法的分类

算法可以宏泛的分为三类：

一、有限的，确定性算法 这类算法在有限的一段时间内终止。他们可能要花很长时间来执行指定的任务，但仍将在一定的时间内终止。这类算法得出的结果常取决于输入值。

二、有限的，非确定算法 这类算法在有限的时间内终止。然而，对于一个（或一些）给定的数值，算法的结果并不是唯一的或确定的。

三、无限的算法 是那些由于没有定义终止定义条件，或定义的条件无法由输入的数据满足而不终止运行的算法。通常，无限算法的产生是由于未能确定的定义终止条件。

Java中常见的算法：

①、排序

排序就是对一组数据按照一定的顺序（从大到小或者从小到大）进行排序；

常见排序如下：

简单排序：冒泡排序、选择排序、插入排序；

高级排序：快速排序、希尔排序、归并排序、基数排序、鸡尾酒排序等等；

②、递归

递归是一种直接或者间接调用自身的一种算法，递归的目的是简化程序设计使程序更加易读；

③、查找

在一些（有序的/无序的）数据元素中，通过一定的方法找出与给定关键字相同的数据元素就叫做查找；

④、统计

指对有关数据的搜集、整理、计算、分析、解释、表述等的活动。