数据结构之时间.空间复杂度分析

#include <iostream>
#include <assert.h>
using namespace std;

/*
在很多数据结构的面试题中看似简单,但是对题目的要求却挺高,主要就体现在复杂度分析方面。复杂度又分为时间复杂度和空间复杂度。

1.时间复杂度

时间复杂度实际就是函数,函数计算执行的基本操作次数 .

在进行时间复杂度分析时需注意:

1)时间复杂度强调的是函数执行的操作次数,这里的函数是指数学里面的函数,而不是C语法里的函数;

2)在实际中我们通常情况考量的是算法的最坏情况;

3)忽略掉常数;
4) 关注运行时间的增长趋势,关注函数式中增长最快的表达式,忽略系数;
(比如:F(n)=10*n^3+50n+1000,其时间复杂度为O(n)=n^3)
5)递归算法的时间复杂度计算:递归总次数*每次递归次数.

2.空间复杂度
空间复杂度,它是对一个算法在运行过程中临时占用存储空间大小的量度。所以它强调的是使用的辅助空间的的大小,而不是指所有的数据所占用的空间。

要注意的是递归算法的空间复杂度,假如递归深度为N*每次递归的辅助空间大小,如果每次递归的辅助空间为常数,则空间复杂度为O(N)。
*/

//这是非递归的另一种算法,函数真正执行次数依然为n - 1, 所以忽略常数后,时间复杂度还是O(n);
//由于采用变量交换的方式,所以在这里辅助空间个数为一个常数,空间复杂度为O(1).
long long* fib(long long n)
{
	//如果表达式的值为假,整个程序将退出,并输出一条错误信息。如果表达式的值为真则继续执行后面的语句
	assert(n >= 0);								/*执行1次*/
	long long* ptr = new long long[n + 1];		/*执行1次*/
	ptr[0] = 0;									/*执行1次*/
	ptr[1] = 1;									/*执行1次*/
	for (int i = 2; i <= n; ++i)				/*执行n-1次*/
	{
		ptr[i] = ptr[i - 1] + ptr[i - 2];		/*时间复杂度为O(1)的程序步骤序列*/
	}
	return ptr;									/*执行n-1次*/
}

//递归算法的空间复杂度计算方法是:递归深度*每次递归所需的辅助空间个数.
//递归栈空间(递归函数所需要的栈空间通常称为递归栈空间)包含形参a和n以及返回地址空间
//对于a,需要保留一个指针(4)拿32位计算机来说,指针所占的内存空间一般为4个字节 拿64位计算机来说,指针所占的内存空间一般为8个字节
//而对于n则需要保留一个int类型的值(也就是4字节) 如果返回地址也是4个字节 那么一次递归调用所需的辅助空间为12
//递归深度为n+1  所以递归栈空间需要12(n+1)
//SrSum = 12(n+1)=递归深度*每次递归所需的辅助空间个数.

//递归算法的时间复杂度计算方法是:递归总次数*每次递归次数;

template <class T>
T rSum(T a[], int n)				/*时间复杂度为O(n)的程序步骤序列*/
{
	//返回数组元素a[0:n-1]的和
	if (n > 0)
	{
		return rSum(a, n - 1) + a[n-1];
	}
	return 0;
}
int main()
{
	int a[3] = {1,2,3};					/*执行1次*/
	int sum = rSum(a,3);				/*执行1次*/

	int b = sizeof(int *);
	system("pause");
	return 0;
}

//1)假设以最坏情况考虑,二分查找第一次在n / 2中查找(n为元素个数);第二次在一半的一半中查找,
//即n / 2 / 2 = n / 4; ……第x次在n / 2 ^ x范围内查找,即2^x = n(x = log2^n), 所以时间复杂度为O(log2^n).
//2)递归情况下的空间复杂度:递归深度为N*每次递归的辅助空间大小,如果每次递归的辅助空间为常数,则空间复杂度为O(N)。
//对于递归的二分查找,递归深度是log2^n,每次递归的辅助空间为常数,所以空间复杂度为O(log2^N)
int BinarySearch2(const int* ptr, const int x, const int left, const int right)
{
	int mid = (left + right) / 2;
	while (left <= right)
	{
		if (x<ptr[mid])
		{
			return BinarySearch2(ptr, x, left, mid - 1);
		}
		else if (x>ptr[mid])
		{
			return BinarySearch2(ptr, x, mid + 1, right);
		}
		return mid;
	}
}

//对于非递归的二分查找与递归查找的时间复杂度一样的分析方法, 所以时间复杂度为O(log2^n);
//但是在这个过程中,辅助空间为常数级别,所以空间复杂度为O(1)
int BinarySearch1(const int* ptr, const int x, const int len)
{
	int left = 0;
	int right = len - 1;
	int mid = (left + right) / 2;
	while (left <= right)
	{
		if (x<ptr[mid])
		{
			right = mid - 1;
		}
		else if (x>ptr[mid])
		{
			left = mid + 1;
		}
		else
		{
			return mid;
		}
	}
	return -1;
}

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