不同的算法,意味着解决问题的步骤, 步骤越少越好.
如何想出高效的算法是在计算机出现之前就有的问题.
记载最多的是排序.
机票几个, 邮件顺序,联系人 等都需要排序
选择排序:
算法的 输入大小 和 运行步骤 之间的关系, 叫算法的 复杂度 ,表示运行速度的量级 使用 O表示
如上面的 选择排序需要计算 N²次 则记作O(N²)
归并排序
每次都以两个数组开始, 然后合并成更大的有序数组.
O(n * log n)
n = 需要比较+合并 的次数
log n = 合并步骤 的次数
长度8的数组 分成4个 再分成2个 最后分成1个 分了3次, 重复切成两半, 和数量成对数关系.
log下标2 8 = 3
log 下标2 8000 ≈ 13
图搜索(经典的算法)
穷举每种路径的复杂度O(n!)
那么使用 Dijkatra算法:
刚开始 Dijkatra 的 O(N²) 后来进行改进 -> O(n log n + l), n是节点, l 是路线
