java数据结构知识点自我总结

课前复习:
二分查找 时间复杂度(O(N))
空间复杂度:范围最大的长度
复杂度:粗略衡量算法好坏的刻度尺(工具)
两个维度:快慢 时间复杂度(重点)
使用空间的情况 空间复杂度
时间复杂度:直接利用允许时间衡量不现实,测试环境多变,不好控制变量
前提:如果指定cpu的情况下,单位时间内运行的基本指令个数是固定的
如果一个算法需要的指令比另一个算法需要的指令个数小,就可以推出算法A运行的时间更快
前提:算法计算的快慢和输入的数据的规模是有关系的
粗略计算算法的快慢:
n:数据的规模
f(n): n的数据规模情况下,需要的大概基本指令个数
引入大O渐进表示法:
1.只保留最高次项
2.保留的最高次项系数化为1
f(n)=2n+10
表示为O(n)
算法的快慢还和最好的情况,平均的情况,最好的情况
一般优先关注最坏的情况,其次平均情况,最好情况关注比较少

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时间复杂度是o(log(n))
n 1000 1000 000 10亿
o(n) 1000 1000 000 10亿
o(log(n)) 10 20 30
常见的时间复杂度o(1) o(log(n)) 0(n) o(n*log(n)) o(n^2)

空间复杂度:
o(f(n)) 在输入n规模下的情况下,算法需要的最大的空间情况
1‘开辟数组
2.画调用栈

考虑 数组容量(array.length)和已有数据个数(size)的关系
1.容量是够用的size2.容量不够用
搬家(1.5、2倍)
int newCapacity=array.length*2;
1.找新家;
int[] newArray=new int[newCapacity]
2.搬家
for(int i=0;inewArray[i]=array[i];
}
3.发朋友圈
this.array=newArray;
4.老房子退掉
原来的数组对象,没有引用指向,变成垃圾
扩容的空间越小,空间的浪费越小
扩容的空间越大,需要扩容的频率越小
经验值1.5或者2倍


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