1 算法的复杂度 1.1大O复杂度表示法
公式:
T(n)表示代码执行的时间; n表示数据规模的大小; f(n) 表示每行代码执行的次数总和。因为这是一个公式， 所以用f(n)来表示。公式中的O,表示代码的执行时间T(n)与f(n)表达式成正比。
所以，第一个例子中的T(n) = O(2n+2)，第二个例子中的T(m) = 0(2n2 +2n+3)。这就是大O时间复杂度表示法。大O时间复杂度实际上并不具体表示代码真正的执行时间，而是表示代码执行时间随数据规模增长的变化趋势，所以，也叫作渐进时间复杂度( time )，简称时间复杂度。
当n很大时，你可以把它想象成10000、。 而公式中的低阶、常量、系数三部分并不左右增长趋势,所以都可以忽略。我们只需要记录一个最大量级就可以了，如果用大O表示法表示刚讲的那两段代码的时间复杂度,就可以记为: T(n) = O(n); T(n)= 0(n2)。
1.2.复杂度分析法则
1）单段代码看高频：比如循环。
2）多段代码取最大：比如一段代码中有单循环和多重循环，那么取多重循环的复杂度。
3）嵌套代码求乘积：比如递归、多重循环等
4）多个规模求加法：比如方法有两个参数控制两个循环的次数，那么这时就取二者复杂度相加。
1.3 时间复杂度分析
1.4 几种常见时间复杂度实例分析
多项式阶：随着数据规模的增长，算法的执行时间和空间占用，按照多项式的比例增长。包括，
O(1)（常数阶）、O(logn)（对数阶）、O(n)（线性阶）、O(nlogn)（线性对数阶）、O(n^2)（平方阶）、O(n^3)（立方阶）
非多项式阶：随着数据规模的增长，算法的执行时间和空间占用暴增，这类算法性能极差。包括，
O(2^n)（指数阶）、O(n!)（阶乘阶）
常量级时间复杂度,只要代码的执行时间不随 n 的增大而增长，这样代码的时间复杂度我们都记作 O(1)。
<pre class="has">`i=1;
while(inext:出队时, head = head->next.
循环队列:
我们刚才用数组来实现队列的时候,在tail==n时,会有数据搬移操作,这样入队操作性能就会受到影响。那有没有办法能够避免数据搬移呢?我们来看看循环队列的解决思路。循环队列,顾名思义,它长得像一个环。原本数组是有头有尾的,是一条直线。现在我们把首尾相,连,板成了一个环。我画了一张图,你可以直观地感受一下。
我们可以看到,图中这个队列的大小为8,当前head-4, tail-7,当有一个新的元素a入队时, .我们放入下标为7的位置。但这个时候,我们并不把tail更新为8,而是将其在环中后移一位,到下标为0的位置。当再有一个元素b入队时,我们将b放入下标为0的位置,然后tail加1更新为1,所以,在a, b依次入队之后,循环队列中的元素就变成了下面的样子:
队列为空的判断条件是head == tail,但队列满的判断条件就稍微有点复杂了。我画了一张队列满的图,你可以看一下,试着总结一下规律,
就像我图中画的队满的情况, tail=3, head-4, n=8,所以总结一下规律就是: (3+1)%8-4,多画几张队满的图,你就会发现,当队满时, (tail+1)%n=head..你有没有发现,当队列满时,图中的tail指向的位置实际上是没有存储数据的。所以,循环队列会浪费一个数组的存储空间。
解决浪费一个存储空间的思路:定义一个记录队列大小的值size，当这个值与数组大小相等时，表示队列已满，当tail达到最底时，size不等于数组大小时，tail就指向数组第一个位置。当出队时，size—，入队时size++
阻塞队列和并发队列(应用比较广泛)
阻塞队列其实就是在队列基础上增加了阻塞操作。
简单来说,就是在队列为空的时候,从队头取数 , 据会被阻塞。因为此时还没有数据可取,直到队列中有了数据才能返回;如果队列已经满了,那么插入数据的操作就会被阻塞,直到队列中有空闲位置后再插入数据,然后再返回。
你应该已经发现了,上述的定义就是一个"生产者-消费者模型" !是的,我们可以使用阻塞队列,轻松实现一个"生产者-消费者模型" !这种基干阴寒队列实现的"生产者-消费者模型" ,可以有效地协调生产和消费的速度。当"生产 , 者"生产数据的速度过快, "消费者"来不及消费时,存储数据的队列很快就会满了。这个时候,生产者就阻塞等待,直到"消费者"消费了数据, "生产者"才会被唤醒继续"生产而且不仅如此,基于阻塞队列,我们还可以通过协调"生产者"和"消费者"的个数,来提高数据,的处理效率。比如前面的例子,我们可以多配置几个"消费者" ,来应对一个"生产者"
小结:
队列最大的特点就是先进先出,主要的两个操作是入队和出队。
它既可以用数组来实现,也可以用链表来实现。用数组实现的叫顺序队列,用链表实现的叫链式队列。
长在数组实现队列的时候,会有数据搬移操作,要想解决数据搬移的问题,我们就,需要像环一样的循环队列。要想写出没有bug的循环队列实现代码,关键要确定好队空和队满的,判定条件。
阻塞队列、并发队列,底层都还是队列这种数据结构,只不过在之上附加了很多其他功能。阻塞队列就是入队、出队操作可以阴寒,并发队列就是队列的操作多线程安全。
4、递归算法
一、什么是递归？
1.递归是一种非常高效、简洁的编码技巧，一种应用非常广泛的算法，比如DFS深度优先搜索、前中后序二叉树遍历等都是使用递归。
2.方法或函数调用自身的方式称为递归调用，调用称为递，返回称为归。
3.基本上，所有的递归问题都可以用递推公式来表示，比如
f(n) = f(n-1) + 1;
f(n) = f(n-1) + f(n-2);
f(n)=n*f(n-1);
二、为什么使用递归？递归的优缺点？
1.优点：代码的表达力很强，写起来简洁。
2.缺点：空间复杂度高、有堆栈溢出风险、存在重复计算、过多的函数调用会耗时较多等问题。
三、什么样的问题可以用递归解决呢？
一个问题只要同时满足以下3个条件，就可以用递归来解决：
1.问题的解可以分解为几个子问题的解。何为子问题？就是数据规模更小的问题。
2.问题与子问题，除了数据规模不同，求解思路完全一样
3.存在递归终止条件
四、如何实现递归？
1.递归代码编写
写递归代码的关键就是找到如何将大问题分解为小问题的规律，并且基于此写出递推公式，然后再推敲终止条件，最后将递推公式和终止条件翻译成代码。
2.递归代码理解
对于递归代码，若试图想清楚整个递和归的过程，实际上是进入了一个思维误区。
那该如何理解递归代码呢？如果一个问题A可以分解为若干个子问题B、C、D，你可以假设子问题B、C、D已经解决。而且，你只需要思考问题A与子问题B、C、D两层之间的关系即可，不需要一层层往下思考子问题与子子问题，子子问题与子子子问题之间的关系。屏蔽掉递归细节，这样子理解起来就简单多了。
因此，理解递归代码，就把它抽象成一个递推公式数据结构next函数，不用想一层层的调用关系，不要试图用人脑去分解递归的每个步骤。
递归的关键是终止条件
五、递归常见问题及解决方案
1.警惕堆栈溢出：可以声明一个全局变量来控制递归的深度，从而避免堆栈溢出。
2.警惕重复计算：通过某种数据结构来保存已经求解过的值，从而避免重复计算。
六、如何将递归改写为非递归代码？
笼统的讲，所有的递归代码都可以改写为迭代循环的非递归写法。如何做？抽象出递推公式、初始值和边界条件，然后用迭代循环实现。
5、排序
一、排序方法与复杂度归类
（1）几种最经典、最常用的排序方法：冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序、计数排序、基数排序、桶排序。
（2）复杂度归类
冒泡排序、插入排序、选择排序 O(n^2)
快速排序、归并排序 O(nlogn)
计数排序、基数排序、桶排序 O(n)
二、如何分析一个“排序算法”？
算法的执行效率
1. 最好、最坏、平均情况时间复杂度。
2. 时间复杂度的系数、常数和低阶。
3. 比较次数，交换（或移动）次数。
排序算法的稳定性
1. 稳定性概念：如果待排序的序列中存在值相等的元素，经过排序之后，相等元素之间原有的先后顺序不变。
2. 稳定性重要性：可针对对象的多种属性进行有优先级的排序。
3. 举例：给电商交易系统中的“订单”排序，按照金额大小对订单数据排序，对于相同金额的订单以下单时间早晚排序。用稳定排序算法可简洁地解决。先按照下单时间给订单排序数据结构next函数，排序完成后用稳定排序算法按照订单金额重新排序。
排序算法的内存损耗
原地排序算法：特指空间复杂度是O(1)的排序算法。
常见的排序算法:
冒泡排序
冒泡排序只会操作相邻的两个数据。每次冒泡操作都会对相邻的两个元素进行比较，看是否满足大小关系要求，如果不满足就让它俩互换。
代码:
<pre class="has"> public int[] bubbleSort(int[] a) {
int n = a.length;
if (na[j+1]) {//
int temp = a[j];
a[j] = a[j+1];
a[j+1] = temp;
flag = true;//表示有数据交换
}
if (!flag) {
break; //没有数据交换(说明已排好序无需再进行冒泡),提前退出
}
}
}
return a;
}`</pre>
四、插入排序
插入排序将数组数据分成已排序区间和未排序区间。初始已排序区间只有一个元素，即数组第一个元素。在未排序区间取出一个元素插入到已排序区间的合适位置，直到未排序区间为空。
代码:
<pre class="has">` public int[] insertionSort(int[] a) {
int n = a.length;
if (n=0; j--) {
if (a[j] > value) {
a[j+1] = a[j];//移动数据
}else {
break;
}
}
a[j+1] = value;//插入数据
}
return a;
}`</pre>
五、选择排序
选择排序将数组分成已排序区间和未排序区间。初始已排序区间为空。每次从未排序区间中选出最小的元素插入已排序区间的末尾，直到未排序区间为空。
代码:
<pre class="has">`public int[] selectionSort(int[] a) {
int n = a.length;
for (int i = 0; i < a.length - 1; i++) {
for (int j = i+1; j < a.length; j++) {
//交换<p>
if (a[i] > a[j]) {
int temp = a[i];
a[i] = a[j];
a[j] = temp;
}
}
}
return a;
}`</pre></p>六、归并排序
如果要排序一个数组,我们先把数组从中间分成前后两部分,然后对前后两部分分别排序,再将排好序的两部分合并在一起,这样整个数组就都有序了。
实现思路:
merge-sort(p...r)表示,给下标从p到r之间的数组排序。我们将这个排序问题转化为了两个子问 ,题, (p...q)和merge-sort(q+1..r),其中下标q等于p和r的中间位置,也就是, (p+r)/2,当下标从p到q和从q+1到r这两个子数组都排好序之后,我们再将两个有序的子数组合并在一起,这样下标从p到r之间的数据就也排好序了。
代码:
<p><pre class="has"> // 归并排序算法, a是数组，n表示数组大小
public static void mergeSort(int[] a, int n) {
mergeSortInternally(a, 0, n-1);}
// 递归调用函数
private static void mergeSortInternally(int[] a, int p, int r) {
// 递归终止条件
if (p >= r) return;
// 取p到r之间的中间位置q
int q = (p+r)/2;
// 分治递归
mergeSortInternally(a, p, q);
mergeSortInternally(a, q+1, r);
// 将A[p...q]和A[q+1...r]合并为A[p...r]
merge(a, p, q, r);}
private static void merge(int[] a, int p, int q, int r) {
int i = p;
int j = q+1;
int k = 0; // 初始化变量i, j, k
int[] tmp = new int[r-p+1]; // 申请一个大小跟a[p...r]一样的临时数组
// 1 排序
while (i