!!! Estructura de datos: es una colección de uno o más elementos de datos específicos que existen entre sí.
1. Términos relacionados
1. Datos:
Ese es el símbolo, pero estos símbolos deben tener dos premisas: pueden ingresarse a la computadora y procesarse por la computadora. Tales como entero, real, sonido, imagen, etc.2. Elementos de datos:
Es la unidad básica que compone los datos. Por ejemplo, los elementos de datos de animales incluyen gatos y perros.3. Elementos de datos:
Un elemento de datos puede estar compuesto de múltiples elementos de datos. Por ejemplo: las personas tienen elementos de datos como edad, altura y peso. ** El elemento de datos es la unidad de datos más pequeña. ** **4. Objetos de datos:
Es una colección de elementos de datos de la misma naturaleza.
2. estructura
1. Estructura lógica:
Es la relación entre elementos de datos en el objeto de datos.(1) Estructura de la colección:
La estructura del conjunto es que no hay otra relación entre ellos, excepto que pertenecen al mismo conjunto.Por ejemplo:
typedef struct person
{
char name[10]; //名
int year; //年龄
float tall; //身高
}user;El nombre, la altura y la edad en esta estructura son la estructura agregada.
(2) estructura lineal
Los elementos de datos están en una relación uno a uno
(3) estructura de árbol
El elemento de datos es una relación de varias capas, por lo que no hay necesidad de dar un ejemplo: es un árbol, lo sabes.(4) Estructura gráfica
Los elementos de datos son relaciones de muchos a muchos.2. estructura física
En pocas palabras, es cómo almacenar elementos de datos en la memoria de la computadora.(1) Estructura de almacenamiento secuencial:
Es almacenar elementos de datos en unidades de almacenamiento con direcciones consecutivas, como matrices.(2) Estructura de almacenamiento en cadena:
Los elementos de datos se pueden almacenar en cualquier unidad de almacenamiento, pero debe usar un puntero para almacenar la dirección del elemento de datos.!!! La complejidad temporal del algoritmo
La complejidad temporal del algoritmo es la medida temporal del algoritmo, escrita como: ** T (n) = Of (n) ** donde n es alguna función del tamaño del problema nEl método para derivar el orden O grande:
(1) Reemplace todas las constantes de suma en el tiempo de ejecución con constantes.(2) En función del número de carreras, solo se mantiene el elemento más alto.
(3) Si el término más alto existe y no es 1, elimine la constante multiplicada por este término.
1, orden constante
Realizando un algoritmo constante, lo llamamos con O (1) complejidad de tiempo, que es un orden constante. Ejemplo:int sum = 1,n = 100; //执行一次 ``
sum = (1+n)*n/2; //执行一次
5> 2. Orden lineal Para determinar el orden de un algoritmo, debe determinar la cantidad de veces que se ejecuta una declaración o conjunto de declaraciones en particular. Por lo tanto, para analizar la complejidad del algoritmo, la clave es analizar el funcionamiento de la estructura de bucle.
int sum=0;
for(int i=0;i<n;i++)
{
sum=sum+i
}La complejidad de este código es O (n);
Orden logarítmico:
int count=1;
while(count<n)
{
count=count*2;
} Cuando la cuenta de cada ciclo continúa aumentando, y finalmente cuando la cuenta es mayor o igual que n, salte del ciclo, usando x para representar el número de ciclos, obtenga 2 ^ x = n; La complejidad temporal de este algoritmo es O (log2n).
4. Orden cuadrado:
La complejidad temporal del ciclo es igual a la complejidad del cuerpo del ciclo multiplicado por la cantidad de veces que se ejecuta.Ejemplo: la complejidad temporal del bucle interno es O (n) y la capa externa es O (n), entonces la complejidad temporal total es O (n²).
for(int i=0;i<n;i++)
{
for(int j=0;j<n;i++)
{
........
}
}Complejidad de tiempo común:
el tiempo que consume la complejidad de tiempo común es:
