算法 基础

Posted 2021-03-11 christbao

算法复杂度

时间复杂度：用来估计算法运行时间的一个单位；O(n)、O(1) 常见于for循环， 或者log(n)—常见于while循环。循环减半时复杂度为log(n)

       常见时间复杂度排序  O(1) < O(logn)< O(n) < O(n^log n) < O(n^2) < O(n^2 log n ) < O(n^3)

空间复杂度：估算算法内存占用大小的单位；"空间换时间";

算法：完成算法基础模块后，算法优化是关键点（方法：查找算法模块中重复或者无效计算，用内层加判断替换）

递归算法：调用自身，结束条件 --- 汉诺塔，斐波那契数列

列表查找：顺序查找（for循环），二分查找（数据候选区二分data[:0]，查找范围缩减一半）

                  排序l初级：冒泡、选择、插入；-------  思想：数据分区（有序区/无序区，已查找/未查找）,数据比较，数据换位

                  排序高级：快速排序、堆排序、归并排序

 

#冒泡排序
def  bubble_sort(li):
       for i in range(len(li)-1):   # i 表示第N趟，一共n或者n-1趟
            exchange = False
            for j in range(len(li) - i - 1):  #第i趟，无序区【0，n-i-1】 j 表示箭头 0- n-i-2
                 if li[j] > li[j+1]:
                     li[j],li[j+1] = li[j+1],li[j]
                     exchange = True
            if not exchange:
                 break
#选择排序
def select_sort(li):
       for i in range(len(li)-1):  #n 或者n-1 趟
            min_pos = i #第i趟无序区范围 i~最后  #min_pos 更新为无序区最小值位置
            for j in range(i+1,len(li)):
                 if li[j] < li[min_pos]:
                     min_pos = j
            li[i],li[min_pos] = li[min_pos],li[i]
#插入排序
def insert_sort(li)：
       for i in range(1,len(li)): #i表示摸到的牌的下标
            tmp = li[i] #摸到的牌
            j = i - 1
            while j >= 0 and li[j] > tmp: #只要往后挪就循环， 2个条件都得到满足 
                 li[j+1] = li[j]  #如果 j = -1 停止挪，如果li[j] 小了，停止挪
                 j -= 1   #j位置在循环结束时要么是 -1，要么是一个比tmp小的值
            li[j+1] = tmp

 位运算： & | - ^