内容简介:“算法”一词在不同的书籍以及网站上可能会存在一些差异,但是下面的定义个人觉得最为贴切:在很多场景下,数据规模越大,越能体现优秀算法的价值,接下来将以猜数游戏为例进行说明优秀算法的重要性。假设 A随便想了一个1到100中的某个数字让B猜,B可以有两种方案:
1. 算法的定义
“算法”一词在不同的书籍以及网站上可能会存在一些差异,但是下面的定义个人觉得最为贴切:
1. 算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制 2. 能够对一定规范的输入,在有限时间内获得所要求的输出 3. 一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量
2. 论优秀算法的重要性
在很多场景下,数据规模越大,越能体现优秀算法的价值,接下来将以猜数游戏为例进行说明优秀算法的重要性。
假设 A随便想了一个1到100中的某个数字让B猜,B可以有两种方案:
- 简单查找:从1开始猜,一直猜到A想的数字为止。
- 二分查找:一半一半的猜,先猜50,如果小了,这时候就排除了1-50的数字!。接下来,你猜75,如果大了,就排除了75-100。以此类推。
接下来对两种方式进行说明与比较
2.1 简单查找
该方法的优点是简单,只需要从1一个个的猜,就一定能猜到。但是如果猜测数字的范围非常的大,且猜的数字非常靠后,将会使用较多的时间。
2.2 二分查找
二分查找是一种算法,其输入是必须是一个有序的元素列表。每次猜都从列的中间元素开始,如果大了,就过滤掉比猜测值小的那一半数字,反之亦然。
实现代码如下:
// 使用二分查找法,在有序列表intList中查找target,返回对应的索引 func BinarySearch(intList []int, target int) int { start := 0 end := len(intList) - 1 for { if end <= start { break } mid := int((start + end) / 2) if intList[mid] == target { return mid } // 如果mid处的值大于目标值,就在mid之前的数据中搜索 if intList[mid] > target { end = mid-1 } // 如果mid处的值大于目标值,就在mid之后的数据中搜索 if intList[mid] < target { start = mid+1 } } return -1 }
2.3 简单查找VS二分查找
如果列表包含100个数字,简单查找的方式可能要找100次才能找到结果,而二分查找法由于每次查找都会过滤掉一半的数据,因此最多只需要7次(log100)就能找到结果。这个级别的数据,结果看起来差距还不是很大。
如果列表包含40亿个数字,简单查找的方式可能要找40亿次才能找到结果,而二分查找法最多只需要32次(log40亿)就能找到结果。这个级别的数据,差距就比较可观了。
假设B一秒钟能猜10个数字,通过简单查询要猜4629(40亿/10 秒)天,而通过二分查找只需要4秒(log40亿/10 秒)。
有上面的例子可以看出,一个优秀的算法是多么的重要!
注意:log指的都是log2
大O表示法
大O表示法指出了算法有多快(O为操作数:Operations)。例如,假设列表包含n个元素。简
单查找需要检查每个元素,因此需要执行n次操作,使用大O表示法,
这个运行时间为O(n)。二分查找需要执行log n次操作,使用大O表示法的运行时间为 O(log n)。
关于大O表示法有以下几点需要注意:
- 大O表示法让你能够比较操作数,它指出了算法运行时间的增速,代表随着数据集的增加,算法所需时间的变化趋势。
- 大 O 表示法指出了最糟情况下的运行时间
下面按从快到慢的顺序列出了常见的5种大O运行时间:
- O(log n),也叫对数时间,这样的算法包括二分查找。
- O(n),也叫线性时间,这样的算法包括简单查找。
- O(n * log n),这样的算法包括快速排序(一种非常快的 排序 算法)
- O(n^2),这样的算法包括选择排序(一种非常慢的排序算法)。
- O(n!),这样的算法包旅行商问题的解决方案-一种非常慢的算法。
- 二分查找的速度比简单查找快得多。
- O(log n)比O(n)快。需要搜索的元素越多,前者比后者就快得越多。
- 算法运行时间是从其增速的角度度量的。
- 算法运行时间用大O表示法表示。
以上所述就是小编给大家介绍的《算法快学笔记(一):算法入门》,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对 码农网 的支持!
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