04. 数据结构-栈结构
05. 数据结构-队列结构
06.数据结构-递归
如何理解“递归”?
递归是一种应用非常广泛的算法(或者编程技巧)。之后我们要讲的很多数据结构和算法的编码实现都要用到递归,比如 DFS 深度优先搜索、前中后序二叉树遍历等等。所以,搞懂递归非常重要,否则,后面复杂一些的数据结构和算法学起来就会比较吃力。
一个简单例子,电影院里面太黑了,看不清,没法数,请问现在坐在第几排的问题。
于是你就问前面一排的人他是第几排,你想只要在他的数字上加一,就知道自己在哪一排了。但是,前面的人也看不清啊,所以他也问他前面的人。就这样一排一排往前问,直到问到第一排的人,说我在第一排,然后再这样一排一排再把数字传回来。直到你前面的人告诉你他在哪一排,于是你就知道答案了。
1 | f(n) = f(n-1) + 1 其中,f(1) = 1 |
f(n) 表示你想知道自己在哪一排,f(n-1) 表示前面一排所在的排数,f(1)=1 表示第一排的人知道自己在第一排。有了这个递推公式,我们就可以很轻松地将它改为递归代码,如下:
07. 排序算法-上(Java语言实现)
排序对于任何一个程序员来说,可能都不会陌生。你学的第一个算法,可能就是排序。大部分编程语言中,也都提供了排序函数。
排序算法太多了,有很多可能你连名字都没听说过,比如猴子排序、睡眠排序、面条排序等。我只讲众多排序算法中的一小撮,也是最经典的、最常用的:冒泡排序、插入排序、选择排序、归并排序、快速排序、计数排序、基数排序、桶排序。
思考题:插入排序和冒泡排序的时间复杂度相同,都是 O(n2),在实际的软件开发里,为什么我们更倾向于使用插入排序算法而不是冒泡排序算法呢?
如何分析一个“排序算法”?
对于排序算法执行效率的分析,我们一般会从这几个方面来衡量:
- 最好情况、最坏情况、平均情况时间复杂度
- 时间复杂度的系数、常数 、低阶
- 比较次数和交换(或移动)次数
基于比较的排序算法的执行过程,会涉及两种操作,一种是元素比较大小,另一种是元素交换或移动。所以,如果我们在分析排序算法的执行效率的时候,应该把比较次数和交换(或移动)次数也考虑进去。


