數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)緒論課件-免費閱讀
【正文】 in。 – 數(shù)據(jù) – 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) ? 邏輯結(jié)構(gòu) ? 物理結(jié)構(gòu) – 算法 – 算法的時間復(fù)雜性 返回 習(xí)題與練習(xí) ? 一、名詞解釋 數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)項 數(shù)據(jù)元素 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 數(shù)據(jù)邏輯結(jié)構(gòu) 數(shù)據(jù)物理結(jié)構(gòu) 算法 算法的時間復(fù)雜性 有關(guān)時間復(fù)雜度的幾個常用量 ? 二、簡答 – 1. 算法分析的目的是什么？ – 2. 什么是算法的最壞和平均時間復(fù)雜性？ ? 三、分析下列算法的時間復(fù)雜性 : – 1． sum=0。j=n。 返回 算法復(fù)雜性的分析 ? 空間復(fù)雜度的計算 一維數(shù)組 a[n]：空間復(fù)雜度為 o(n) 二維數(shù)組 a[m][n]：空間復(fù)雜度為o(m*n) 應(yīng)用舉例與分析 ? 例 ：計算下面交換 i和 j內(nèi)容程序段 的時間復(fù)雜性 。 ? 一個算法所需的執(zhí)行時間就是該算法 中所有語句執(zhí)行次數(shù)之和 。 評價算法的一般原則 ? 正確性：算法應(yīng)能正確地實現(xiàn)處理要求 。 E3： [互換 ]置 M ← N， N← R，并返回 E1。 基本概念 –數(shù)據(jù)邏輯結(jié)構(gòu)又分為線性結(jié)構(gòu)和 非線性結(jié)構(gòu)。 ? 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)要解決的問題：分析實際問 題，從中抽象出一個適當(dāng)?shù)臄?shù)學(xué)模型； 設(shè)計一個解決此問題的算法。 ? 瑞士科學(xué)家 Wirth在其著作中這樣描述： 算法 +數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) =程序 ，由此可見數(shù)據(jù) 結(jié)構(gòu)的重要性。數(shù)據(jù)元素之間的邏輯關(guān)系，即邏 輯結(jié)構(gòu) 2。 例：算法 E（歐幾里得算法）：給定兩個正整 數(shù) M和 N，求它們的最大公因子，即能同時整 除 M和 N的最大正整數(shù)。 ? 易讀性：有助于對算法的理解，便于糾正和擴充 。 ? 一個算法所需的運算時間通常與所解決問題的規(guī)模大小有關(guān)。 ? 一般地，對于足夠大的 n，常用的時 間復(fù)雜性存在
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