【图文】数据结构第1、2章练习题_百度文库
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数据结构第1、2章练习题
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算法部分作业答案
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你可能喜欢数据结构中时间复杂度和语句频度有什么区别？比如语句频度为（n＋1）（n＋2）/2那么他的时间复杂度_百度知道Algorithm（4）
大O符号（Big O notation）是用于描述函数渐进行为的数学符号。
也可以这么说：
用一个大O，在其括号()中，用另一个函数来描述原来的函数的数量级的渐进上界
计算机科学中，用于分析算法复杂性非常有用
这个符号有两种形式上很接近但迥然不同的使用方法：无穷大渐近与无穷小渐近。然而这个区别只是在运用中的而不是原则上的——除了对函数自变量的一些不同的限定， “大O”的形式定义在两种情况下都是相同的
分析算法复杂度时，用的O都代表无穷大渐进，表示n趋近于无穷大的情况
2.1 无穷大渐进
举例如下：
假设，解决一个规模为n的问题所花费的时间（或者所需步骤）可以表示为：
T(n) = 4n2 - 2n + 2
当n越来越增大时，n2项将开始占主导地位，而其它各项可以被忽略（自然包括2）
例如：当n=500时，4n2 项是2n项的1000倍大，因此在大多数非精确场合下，省略2n项对表达式值得影响是可以忽略不计的
其实进一步看，与n2的指数相比其系数4（与指数增大相比系数是很小的）也是无关紧要的
这样，大O符号就记下剩余的部分，写作：
T(n)∈O(n2)
或者更常见的
T(n)=O(n2)
此时，我们就说该算法具有n2阶（平方阶）的时间复杂度
2.2 无穷小渐进
3. 常用函数阶
下表是在分析算法时常见的函数。这些函数都处于n趋近于无穷大的情况下，在这种情况下函数结果值增长的慢的在表上方。c是一个任意常数，重点是n
名称（后面都要+个“阶”）
对数，情况最多的底数为2（但也可能为其它），但是底数无关紧要，所以不明确说底数
O[(long n)c]
O(n log* n)
log* n为迭代对数
O(n log n)
O(nc)，Interger(c&1)
多项式，有时叫“代数”
指数，有时叫“几何”
阶乘，有时叫“组合”
时间复杂度
时间复杂度的分析基本就是上边2.1，这里想说的是关于时间复杂的一些让我混淆的概念
最坏时间复杂度
一般来说，我们希望获得一个算法的时间效率下限。这就是所谓最坏时间复杂度，它是一个保证
平均时间复杂度
不过通常来说，我们碰到的问题情况应该是既不是最坏的也不是最好的，所以算下来是平均情况居多
但是，平均情况经常不可能准确得到，所以通常它是指的一种数学期望值
最好时间复杂度
最好的情况就是待处理数据就是我们想要的数据形式，那么此时时间复杂度为：O(1)，但这没什么意义
我并不是说最好时间复杂度是O(1)，可能是吧，但是一般认为：考虑最好情况下的复杂度没有意义
一般来说，当我们说“时间复杂度”时，一般指的是平均时间复杂的
如果明确说“最坏”、“平均”或者“最好”那么就没有异议
参考知识库
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