算法相关的准备知识

递归的复习

def func1(x):
    if x > 0:
        func1(x - 1)
        print(x)
func1(5)    #结果 以此打印1 2 3 4 5


def func2(x):
    if x > 0:
        print(x)
        func2(x - 1)
func2(5)    #结果 以此打印5 4 3 2 1

两个特点：

　　1.调用自身

　　2.结束条件

两个重要单位：

时间复杂度：

算法的时间复杂度是一个函数，它定量描述了该算法的运行时间，时间复杂度常用“O”表述，使用这种方式时，时间复杂度可被称为是渐近的，它考察当输入值大小趋近无穷时的情况;

　　用来估算算法运行时间的一个式子(单位)

　　一般来说，时间复杂度高的算法比复杂度低的算法慢

　　常见的时间复杂度高低排序：O(1)<O(logn)<O(n)<O(nlogn)<O(n²)<O(n²logn)<O(n³)

print('Hello world')  # O(1)
 

# O(1)
print('Hello World')
print('Hello Python')
print('Hello Algorithm')
 

for i in range(n):  # O(n)
    print('Hello world')
 

for i in range(n):  # O(n^2)
    for j in range(n):
        print('Hello world')
 

for i in range(n):  # O(n^2)
    print('Hello World')
    for j in range(n):
        print('Hello World')
 
 
for i in range(n):  # O(n^2)
    for j in range(i):
        print('Hello World')
 
 
for i in range(n):
    for j in range(n):
        for k in range(n):
            print('Hello World')  # O(n^3)

空间复杂度：

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　　用来评估算法内存占用大小的一个式子

“空间换时间”

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