算法学习笔记（Hello算法）—

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2、算法是什么

2.1 算法定义

算法是一系列明确、有限且有效的步骤或指令的集合，用于解决特定问题或执行特定任务。

算法具有以下基本特征：

输入：算法至少有一个输入（某些算法可能有多个输入），或者可以没有输入。
输出：算法必须至少产生一个输出，这个输出是解决问题的结果。
明确性：算法中的每一步都必须清晰无误，不能有歧义。
有限性：算法必须在有限的时间内完成，不能无限循环下去。
可行性：算法的每一步都应该是基本操作，可以被实际执行。

2.2 数据结构定义

数据结构（Data Structure）是计算机存储、组织数据的方式。它是计算机科学中的一个重要概念，主要目的是使数据的存储和访问更加高效、方便。数据结构根据其性质和用途，可以分为多种不同的类型。

不同数据元素之间不是独立的，而是存在特定的关系，我们将这些关系称为结构。

以下是数据结构的基本定义：

数据对象的集合：数据结构是数据对象（或称为元素、值）的集合，这些对象可以是数字、字符、记录等。
数据对象之间的关系：数据结构不仅包含数据对象，还包含数据对象之间的关系。这些关系定义了数据对象是如何组织和联系的。
操作的集合：数据结构通常伴随着一系列预定义的操作，这些操作可以创建、修改、访问和删除数据结构中的数据。

数据结构的主要类型包括：

逻辑结构：这是从逻辑关系角度描述数据结构的，不考虑数据在计算机中的实际存储方式。常见的逻辑结构有：
- 集合
- 线性结构（如数组、链表、栈、队列）
- 树形结构（如二叉树、多叉树、堆）
- 图形结构（如无向图、有向图）
物理结构：这是数据结构在计算机中的实际存储方式，描述了数据的物理位置关系。常见的物理结构有：
- 顺序存储结构：数据元素在内存中连续存放。
- 链式存储结构：数据元素可以分散存储，通过指针连接。

数据结构的选择对算法的设计和程序的效率有着重要的影响。不同的数据结构适合解决不同类型的问题，例如：

数组适合随机访问，但不适合频繁的插入和删除操作。
链表适合频繁的插入和删除操作，但随机访问效率较低。
树和图结构适合表示具有层次或网状关系的数据。

2.3 数据结构和算法的关系

数据结构与算法之间有着紧密的关系，它们相辅相成，共同构成了计算机科学的核心内容。以下是数据结构与算法关系的几个方面：

算法依赖于数据结构：

算法的设计往往需要根据待处理数据的特性来选择合适的数据结构。例如，排序算法通常需要数组这种可以随机访问的数据结构，而图算法则需要用到图这种可以表示复杂关系的结构。
不同的数据结构可以影响算法的效率。例如，在链表和数组上实现排序算法，其时间和空间复杂度可能会有显著差异。

数据结构为算法提供服务：

数据结构提供了存储和管理数据的手段，使得算法能够高效地读取和修改数据。
数据结构封装了一些基本操作，如插入、删除、查找等，这些操作是算法实现的基础。

算法实现数据结构的操作：

数据结构定义了一组操作，而算法则是这些操作的实现。例如，链表数据结构定义了插入和删除操作，具体的插入和删除算法则决定了这些操作如何执行。

算法效率受数据结构影响：

数据结构的选择直接影响算法的性能。例如，哈希表提供了平均情况下常数时间的查找效率，而二叉搜索树则提供了对数时间的查找效率。
合适的数据结构可以降低算法的时间复杂度和空间复杂度。

2.4 其他定义

数据:是描述害观事物的符号，是计算机中可以操作的对象，是能被计算机识别，并输入给计算机处理的符号集合。数据不仅仅包括整型、实型等数值类型’还包括字符及声音、图像、视频等非数值类型。·

数据元素:是组成数据的、有一定意义的墓本单位，在计算机中通常作为整体处理，也被称为记录。

数据顶:—个数据元素可以由若干个数据顶组成。

比如人这样的数据元素，可以有眼睛、耳朵、鼻子、嘴巴、手、脚这些数据项，也可以有姓名、年龄、性别、家庭地址、联系电话、邮政编码等数据项，具体有哪些数据项，要由你做的系统来决定。

数据项是数据不可分割的最小单位。

数据对象:呈性质相同的数据元素的集合，是数据的子集。

2.算法复杂度分析

在算法设计中，我们先后追求以下两个层面的目标。

找到问题解法：算法需要在规定的输入范围内可靠地求得问题的正确解。
寻求最优解法：同一个问题可能存在多种解法，我们希望找到尽可能高效的算法。

算法效率已成为衡量算法优劣的主要评价指标，它包括以下两个维度。

时间效率：算法运行速度的快慢。 ‧
空间效率：算法占用内存空间的大小。

效率评估方法主要分为两种：实际测试、理论估算。

实际测试的优点和缺点

优点：

实际反映：实际测试可以在真实的硬件和软件环境下运行算法，能够反映出算法在实际使用中的性能，包括执行时间和内存消耗。
易于理解：测试结果通常以直观的数字形式呈现，易于非专业人士理解。
发现隐藏问题：在测试过程中可能会发现算法在实际应用中才会出现的隐藏问题，如并发执行时的竞态条件、内存泄漏等。
比较不同系统：通过在不同系统上进行测试，可以比较算法在不同环境下的表现。

缺点：

时间消耗：进行实际测试需要花费大量时间，特别是对于复杂算法和大数据集。
可能不全面：测试可能只覆盖了算法的部分功能或特定数据集，无法全面评估算法的性能。
环境依赖：测试结果受测试环境（如CPU、内存、操作系统等）的影响，可能不具有普遍性。
结果解释困难：有时候测试结果可能会因为外部因素（如系统负载）而出现波动，解释这些波动可能比较困难。

理论估算的优点和缺点

优点：

普适性：理论估算通常基于数学模型，可以在不考虑具体硬件和软件环境的情况下评估算法的性能。
预测性：理论分析可以帮助预测算法在不同规模数据上的表现，特别是在大数据集上。
成本低：与实际测试相比，理论估算通常不需要实际的硬件资源，成本较低。
指导意义：理论分析可以为算法改进提供方向，帮助开发者理解算法的局限性。

缺点：

抽象性：理论估算往往较为抽象，可能难以被非专业人士理解。
忽略实际因素：理论模型可能无法完全反映现实世界中的所有因素，如磁盘I/O、网络延迟等。
可能不准确：理论估算基于假设，如果这些假设与实际情况不符，估算结果可能不准确。
复杂度高：对于复杂算法，进行理论分析可能需要高级数学知识和复杂的推导过程。

总的来说，实际测试和理论估算是互补的。在实际应用中，通常会结合这两种方法来全面评估算法的效率。理论估算可以提供一个初步的指导，而实际测试则可以验证理论分析的结果，并发现实际应用中可能遇到的问题。

2.2 迭代与递归

两种基本的程序控制结构：迭代、递归。

2.2.1 迭代

迭代（Iteration）是一种在计算过程中重复执行一系列操作的方法或概念。在编程和算法设计中，迭代通常指的是通过循环结构来重复执行一段代码，直到满足某个终止条件。

for循环：当知道迭代的次数时使用。
while循环：当迭代的次数未知，但知道何时停止时使用。
do-while循环（某些语言中）：至少执行一次循环体，然后根据条件决定是否继续迭代。
嵌套循环：在一个循环结构内嵌套另一个循环结构

public class Fibonacci {public static void main(String[] args) {int n = 10; // 例如，计算斐波那契数列的第10个数int result = fibonacciIterative(n);System.out.println("斐波那契数列的第" + n + "个数是: " + result);}// 迭代方法计算斐波那契数列public static int fibonacciIterative(int n) {if (n <= 1) {return n;}int fib = 1;int prevFib = 1;for (int i = 2; i < n; i++) {int temp = fib;fib += prevFib;prevFib = temp;}return fib;}
}

2.2.2 递归

递归（Recursion）是一种编程和算法设计中的技术，它涉及函数或方法调用自身以解决一个更小或更简单的问题。递归通常用于解决那些可以分解为相似子问题的问题。

递归的基本要素：

基线条件（Base Case）：这是递归终止的条件。基线条件是递归算法必须达到的一个简单情况，它可以直接解决而无需进一步递归。（终止条件：用于决定什么时候由“递”转“归”。）
递归步骤（Recursive Step）：这是算法中递归调用的部分，它将问题分解为更小的子问题。（返回结果：对应“归”，将当前递归层级的结果返回至上一层。）
递归调用（Recursive Call）：这是函数或方法调用自身的操作，通常输入更小或更简化的参数。

以下是一个使用递归在Java中计算阶乘的案例。阶乘是一个经典的递归问题，其中n!（n的阶乘）定义为n * (n-1) * (n-2) * ... * 1，并且0!被定义为1。

public class Factorial {// 递归方法计算阶乘public static int factorial(int n) {// 基线条件：如果n为0，返回1if (n == 0) {return 1;}// 递归步骤：n! = n * (n-1)!return n * factorial(n - 1);}public static void main(String[] args) {int number = 5; // 示例：计算5的阶乘int result = factorial(number);System.out.println(number + "! = " + result);}
}

迭代与递归可以得到相同的结果，但它们代表了两种完全不同的思考和解决问题的范式。

迭代：“自下而上”地解决问题。从最基础的步骤开始，然后不断重复或累加这些步骤，直到任务完成。
递归：“自上而下”地解决问题。将原问题分解为更小的子问题，这些子问题和原问题具有相同的形式。
迭代：在循环中模拟求和过程，从 1 遍历到 𝑛 ，每轮执行求和操作，即可求得 𝑓(𝑛) 。
递归：将问题分解为子问题 𝑓(𝑛) = 𝑛+𝑓(𝑛−1) ，不断（递归地）分解下去，直至基本情况 𝑓(1) = 1 时终止。

不同点：

定义方式：
- 递归：函数自身调用自身。
- 迭代：通过循环结构重复执行一系列操作。
内存使用：
- 递归：通常使用更多的内存，因为每次函数调用都需要在调用栈上保存信息。
- 迭代：通常使用更少的内存，因为它不需要额外的栈空间。
性能：
- 递归：在某些情况下可能比迭代慢，因为它涉及更多的函数调用开销。
- 迭代：通常在运行时更高效，因为它减少了函数调用的开销。
代码简洁性：
- 递归：可以使代码更简洁，更易于理解，尤其是对于某些自然递归的问题，如树遍历、分治算法等。
- 迭代：可能需要更多的代码来处理循环和状态变量，有时这会使代码更难理解。
可读性和维护性：
- 递归：对于某些问题，递归解决方案更符合人的直观思维。
- 迭代：有时迭代代码更直观，尤其是在简单的循环结构中。
深度限制：
- 递归：可能会遇到调用栈深度限制，导致栈溢出错误。
- 迭代：不会遇到栈深度限制问题。
控制流程：
- 递归：控制流程的转移是通过函数调用和返回来实现的。
- 迭代：控制流程的转移是通过循环条件来控制的。

2.2.3 尾递归

尾递归是一种特殊的递归形式，它在函数的末尾直接返回递归调用的结果，而不进行其他操作。尾递归与普通递归的不同之处在于，尾递归的递归调用是函数执行的最后一个动作。这意味着在递归调用之后，不需要执行任何额外的计算。

求和操作是在“递”的过程中执行的，“归”的过程只需层层返回。

特点：

递归调用是最后一条执行语句：在尾递归中，递归调用是函数体中执行的最后一个操作，没有后续的操作需要执行。
无额外状态：尾递归函数不需要在每次递归调用时保存额外的状态信息，因为递归调用后没有其他操作需要这些信息。
优化可能性：某些编译器或解释器可以优化尾递归，将其转换为迭代，从而避免增加调用栈的深度，减少内存使用。

优点：

节省内存：因为编译器可以优化尾递归，所以它不会像普通递归那样消耗调用栈空间，从而可以处理更大的输入而不会导致栈溢出。
性能：尾递归通常比普通递归更高效，因为它可以避免额外的函数调用开销。

缺点：

编写限制：并不是所有递归算法都可以轻易地转换为尾递归形式。
编译器支持：尾递归优化不是所有编译器或解释器都支持的，如果编译器不支持尾递归优化，那么尾递归和普通递归在性能和内存使用上没有区别。

2.2.4 递归树

public class Fibonacci {public static void main(String[] args) {int n = 10; // 例如，计算斐波那契数列的第10个数int result = fibonacciRecursive(n);System.out.println("斐波那契数列的第" + n + "个数是: " + result);}// 递归方法计算斐波那契数列public static int fibonacciRecursive(int n) {if (n <= 1) {return n;}return fibonacciRecursive(n - 1) + fibonacciRecursive(n - 2);}
}

观察以上代码，我们在函数内递归调用了两个函数，这意味着从一个调用产生了两个调用分支。如图所示，这样不断递归调用下去，最终将产生一棵层数为 𝑛 的递归树（recursion tree）。