【算法设计与分析】（一）介绍算法与复杂度分析

---

前言

• 从搜索引擎的高效检索，到推荐体系的个性化推荐，再到人工智能领域的复杂决策过程，算法都饰演着至关紧张的脚色。
  

   于每一个从事计算机相关工作或对编程有浓重兴趣的人来说，深入理解算法设计与分析的原理和方法，不光是提升编程技能的关键，更是办理实际问题、推动技能创新的必备能力。
  

• 这篇博客将作为一个起点，带领各人逐步探索算法设计与分析的奇妙天下。我们将从基础的概念入手，为后续深入的学习和实践打下坚实的基础。
  

---

一、什么是算法？

• 算法，简单来说，就是为办理特定问题而设计的一系列明确且有限的步骤。
  
• 例如，我们要计算两个数的和，设计一个算法大概包罗输入两个数、实行加法运算、输出结果这几个步骤。
  
• 而程序则是算法在特定编程语言中的具体实现。以 C 语言为例，实现上述计算两数之和的程序如下：
  

1. #include <stdio.h>
3. int main() {
4.     float a, b, result;
5.     printf("请输入第一个数: ");
6.     scanf("%f", &a);
7.     printf("请输入第二个数: ");
8.     scanf("%f", &b);
10.     result = a + b;
11.     printf("两数之和为: %.2f\n", result);
13.     return 0;
14. }

复制代码

  在这段 C 语言代码中，我们首先包含了标准输入输出头文件stdio.h，以便使用printf和scanf函数举行输入输出操纵。然后在main函数中，定义了三个变量a、b和result，分别用于存储输入的两个数和计算得到的和。通过scanf函数获取用户输入的两个数，实行加法运算后，使用printf函数将结果以保留两位小数的情势输出。
  

• 可以看出，算法是程序的灵魂，程序是算法的载体。算法关注的是办理问题的逻辑和步骤，而程序则侧重于怎样用具体的代码将算法实现出来。
  

二、算法的抽象机制

• 算法的抽象机制是一种强大的工具，它答应我们将复杂的问题简化，提取出核心的逻辑和操纵。
  

   通过抽象，我们可以忽略问题中不须要的细节，专注于关键的步骤和关系。
  

• 好比，在排序算法中，无论是冒泡排序、插入排序还是快速排序，它们都可以被抽象为对一组数据举行重新排列的过程。我们可以将数据的比力和互换操纵抽象出来，形成一个通用的排序框架。这种抽象不光有助于我们理解不同排序算法的本质，还能方便我们在不同的场景中选择符合的算法。
  

以冒泡排序为例，以下是 C 语言冒泡排序算法：

1. #include <stdio.h>
3. // 交换两个整数的值
4. void swap(int *a, int *b) {
5.     int temp = *a;
6.     *a = *b;
7.     *b = temp;
8. }
10. // 冒泡排序函数
11. void bubbleSort(int arr[], int n) {
12.     int i, j;
13.     for (i = 0; i < n - 1; i++) {
14.         for (j = 0; j < n - i - 1; j++) {
15.             if (arr[j] > arr[j + 1]) {
16.                 swap(&arr[j], &arr[j + 1]);
17.             }
18.         }
19.     }
20. }
22. int main() {
23.     int arr[] = { 64, 34, 25, 12, 22, 11, 90 };
24.     int n = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]);
26.     bubbleSort(arr, n);
28.     printf("排序后的数组: ");
29.     for (int i = 0; i < n; i++) {
30.         printf("%d ", arr[i]);
31.     }
32.     printf("\n");
34.     return 0;
35. }

复制代码

  在上述代码中，swap函数用于互换两个整数的值，bubbleSort函数实现了冒泡排序的逻辑。通过多次比力相邻元素并互换顺序，终极将数组中的元素按照从小到大的顺序排列。
  

• 抽象机制还可以帮助我们复用算法。
  
• 当我们设计出一个有效的算法办理某个问题后，通过抽象，我们可以将其应用到类似的问题中，进步开发服从。
  

三、描述算法

• 为了清晰地表达算法，我们需要选择符合的描述方式。常见的描述算法的方式有自然语言、流程图、伪代码等。
  
• 自然语言是最轻易理解的描述方式，它使用我们一样平常的语言来描述算法的步骤。
  
•        例如，描述一个计算阶乘的算法：“首先输入一个整数 n，然后从 1 开始，依次乘以 2、3 直到 n，末了输出得到的结果。” 但自然语言描述大概存在歧义，不够精确。
  
• 流程图则通过图形化的方式展示算法的流程。它使用各种图形符号（如矩形表现操纵、菱形表现判断等）和箭头来表现算法的实行顺序。流程图直观易懂，有助于我们理整理法的逻辑结构。
  
  
  
  
• 伪代码是一种介于自然语言和编程语言之间的描述方式。它使用类似编程语言的语法结构，但更侧重于表达算法的逻辑，而不涉及具体的编程语言细节。例如，计算阶乘的伪代码可以写成：
  

1. input n
2. factorial = 1
3. for i from 1 to n
4.     factorial = factorial * i
5. end for
6. output factorial

复制代码

以下是用 C 语言实现计算阶乘的代码：

1. #include <stdio.h>
3. int main() {
4.     int n, i;
5.     long long factorial = 1;  // 使用long long类型以处理较大的阶乘结果
7.     printf("请输入一个整数: ");
8.     scanf("%d", &n);
10.     for (i = 1; i <= n; i++) {
11.         factorial *= i;
12.     }
14.     printf("%d 的阶乘为: %lld\n", n, factorial);
16.     return 0;
17. }

复制代码

  在这段 C 语言代码中，我们通过for循环从 1 到输入的整数n举行累乘，终极得到n的阶乘结果，并将其输出。
  不同的描述方式各有优缺点，在实际应用中，我们可以根据具体情况选择符合的方式来描述算法。
四、复杂度分析

• 复杂度分析是算法设计与分析中非常紧张的一个环节。它主要用于评估算法的服从，包罗时间复杂度和空间复杂度。在深入探究复杂度之前，我们先引入一个紧张的概念：f(n)正函数。
  
  
  
  

4.1 时间复杂度

时间复杂度衡量的是算法实行所需的时间随着输入规模的增长而变化的趋势。我们通常使用大O符号（                                        O                                  O                     O）来表现时间复杂度。

• 大O符号的定义：设                                        f                            (                            n                            )                                  f(n)                     f(n)和                                        g                            (                            n                            )                                  g(n)                     g(n)是定义在正整数集上的正函数，如果存在正常数                                        c                                  c                     c和                                                   n                               0                                            n_0                     n0​，使得当                                        n                            ≥                                       n                               0                                            n \geq n_0                     n≥n0​时，有                                        f                            (                            n                            )                            ≤                            c                            ⋅                            g                            (                            n                            )                                  f(n) \leq c \cdot g(n)                     f(n)≤c⋅g(n)，则称                                        f                            (                            n                            )                                  f(n)                     f(n)在渐近意义下小于即是                                        g                            (                            n                            )                                  g(n)                     g(n)，记作                                        f                            (                            n                            )                            =                            O                            (                            g                            (                            n                            )                            )                                  f(n) = O(g(n))                     f(n)=O(g(n))。
  

   例如，对于一个算法，如果它的实行时间                                        T                            (                            n                            )                                  T(n)                     T(n)可以表现为                                        T                            (                            n                            )                            =                            3                                       n                               2                                      +                            2                            n                            +                            1                                  T(n) = 3n^2 + 2n + 1                     T(n)=3n2+2n+1，我们可以找到                                        c                            =                            4                                  c = 4                     c=4，                                                   n                               0                                      =                            1                                  n_0 = 1                     n0​=1，当                                        n                            ≥                            1                                  n \geq 1                     n≥1时，                                        3                                       n                               2                                      +                            2                            n                            +                            1                            ≤                            4                                       n                               2                                            3n^2 + 2n + 1 \leq 4n^2                     3n2+2n+1≤4n2，以是                                        T                            (                            n                            )                            =                            O                            (                                       n                               2                                      )                                  T(n) = O(n^2)                     T(n)=O(n2)。这意味着随着输入规模                                        n                                  n                     n的增大，                                                   n                               2                                            n^2                     n2这一项起主导作用，其他低阶项（如                                        2                            n                                  2n                     2n和                                        1                                  1                     1）对团体时间的影响越来越小，可以忽略不计。
  常见的时间复杂度有：

•                                         O                            (                            1                            )                                  O(1)                     O(1)（常数时间）：算法的实行时间不随输入规模                                        n                                  n                     n的变化而变化，例如访问数组中的一个固定位置的元素。
  
•                                         O                            (                            log                            ⁡                            n                            )                                  O(\log n)                     O(logn)（对数时间）：常见于二分查找等算法，随着输入规模                                        n                                  n                     n的增大，实行时间增长迟钝。
  
•                                         O                            (                            n                            )                                  O(n)                     O(n)（线性时间）：如顺序查找算法，实行时间与输入规模                                        n                                  n                     n成正比。
  
•                                         O                            (                            n                            log                            ⁡                            n                            )                                  O(n \log n)                     O(nlogn)：很多高效的排序算法（如归并排序、快速排序的均匀情况）具有这种时间复杂度。
  
•                                         O                            (                                       n                               2                                      )                                  O(n^2)                     O(n2)（平方时间）：像冒泡排序、插入排序等简单排序算法的时间复杂度为                                        O                            (                                       n                               2                                      )                                  O(n^2)                     O(n2)，当输入规模较大时，算法的实行时间会显著增加。
  

4.2 空间复杂度

空间复杂度则关注算法在实行过程中所需的额外空间。同样使用大O符号来表现，即分析随着输入规模                                   n                              n                  n的增加，算法所需额外空间的变化趋势。
   例如，一个算法在实行过程中，除了输入数据本身占用的空间外，只使用了固定数量的额外变量，无论输入规模                                        n                                  n                     n怎样变化，额外空间都不改变，那么该算法的空间复杂度就是                                        O                            (                            1                            )                                  O(1)                     O(1)。
  如果一个算法需要创建一个大小与输入规模                                        n                                  n                     n成正比的数组来存储中间结果，那么它的空间复杂度就是                                        O                            (                            n                            )                                  O(n)                     O(n)。
   以之前的冒泡排序算法为例，其时间复杂度为                                        O                            (                                       n                               2                                      )                                  O(n^2)                     O(n2)，由于它有两层嵌套的循环，对于长度为                                        n                                  n                     n的数组，总的比力和互换操纵次数大约为                                        n                            ∗                            (                            n                            −                            1                            )                            /                            2                                  n * (n - 1) / 2                     n∗(n−1)/2，随着                                        n                                  n                     n的增大，时间增长的趋势与                                        n                                  n                     n的平方成正比。而其空间复杂度为                                        O                            (                            1                            )                                  O(1)                     O(1)，由于在排序过程中，除了输入的数组本身外，只使用了有限的额外变量（如循环变量                                        i                                  i                     i、                                        j                                  j                     j和用于互换的临时变量），额外空间的使用不随输入规模                                        n                                  n                     n的变化而变化。
  通过复杂度分析，我们可以在设计算法时选择更高效的方案，制止在实际应用中出现性能瓶颈。

---

非常感谢您的阅读，喜好的话记得三连哦

[table][/table]

免责声明：如果侵犯了您的权益，请联系站长，我们会及时删除侵权内容，谢谢合作！更多信息从访问主页：qidao123.com:ToB企服之家，中国第一个企服评测及商务社交产业平台。