基础

1.逻辑结构

​ 线性结构

​ 树形结构 ： 非线性结构

​ 图形结构：非线性结构

​ 集合结构

2.存储结构

​ 顺序存储

​ 链式存储

3.数据操作

​ 增删改查

4.数据类型与数据结构ADT（DRO）

​ 抽象性

​ 扩展性

### 5.指令序列

​ 输入：有零或多个外部量（参数）作为算法的输入

​ 输出：至少产生一个结果

​ 确定性：组成算法的每条指令清晰，无歧义

​ 有限性：算法每条指令执行次数有效，时间也有限

6.计算机求解步骤

​ 1.问题的理解

​ 2.数据结构涉及

​ 3.算法涉及

​ 4.算法分析

​ 5.程序实现

7.算法复杂度分析

​ 算法的复杂度:时间复杂性 和空间复杂性， 大部分测量性能是通过时间复杂度来算的。 一般都会将时间复杂度和空间复杂度分开来看。

​ 抛开软件和硬件因素，只和问题规模有关。

​ 一个算法花费的时间与算法中语句的执行次数成正比例。

​ T（n） = O(f(n));

#### 1.数组

​ for (int i=0;i < n;i++){}; //时间复杂度 n

2.冒泡排序

​ //时间复杂度 n^2；

4.规定输入

​ 最坏情况下的时间复杂度：

​ 最好情况下的时间复杂度：

​ 平均情况下的时间复杂度：

5.渐进式分析算法复杂度

​ 法规

​ 1.通常认为 n^{2和n是由较大差异的，而3n}2和n^2,n无穷大时，算法差异可以忽略不记

​ 3n^2+ 2：可以看作是n^2， 普通常量值可以不要

​ 2.有指数幂时，低阶指数可以忽略不记

​ 3n^2 + 4n + 2: 可以看作时 n^2 ;

​ 3.算法复杂度比较

​

8.好的算法

1.正确性

2.可读性

3.健壮性

4.高效性：算法的效率是评价一个算法好坏的最重要的环节

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