《資料結構導論之時間複雜度》
Ѿ前言
在資料結構導論中，於己而言時間複雜度算是比較難以計算的，認為對演算法邏輯上的理解要求較高，繼而小編在這裡先總結一些知識點。
Ѿ定義
❶時間複雜度：
電腦科學中，演算法的時間複雜度是一個函式，它定量描述了該演算法的執行時間。
❷最壞時間複雜度：
對相同輸入資料量的不同輸入資料，演算法時間用量的最大值。
❸平均時間複雜度：
對所有相同輸入資料量的各種不同輸入資料，演算法時間用量的平均值。
Ѿ知識點
Ѽ線性表
❶順序表實現演算法的分析
插入演算法的平均移動次數約為n/2，時間複雜度為O（n）
刪除演算法最壞情況下，元素移動次數為（n-1），時間複雜度為O（n）
元素平均移動次數約為（n-1）/2，時間複雜度為O（n）
定位演算法以引數X與表中結點值的比較為標準操作，平均時間複雜度為O（n）
求表長和讀表元素演算法的時間複雜度為O（1）
❷單鏈表
插入演算法InsertLinklis計算量為[n（n-1）]/2，時間複雜度為O（n^2）
後插演算法時間複雜度為O（n）
前插演算法時間複雜度為0（n）
❸迴圈連結串列
雙向迴圈連結串列是一種對稱結構，既可以直接訪問前驅結點又可以直接訪問後繼結點，找前驅結點和後繼結點的時間復
雜度均為O（1）
Ѽ哈夫曼演算法
平均比較次數為：WPL（T）=
Ѽ拓撲排序
時間複雜度為O（n+e）
n:圖的頂點個數 e：圖的弧的數目
Ѽ查詢
❶順序查詢、二分查詢、索引順序查詢依次的平均查詢長度為：
ASL（順序）=（n+1）/2
ASL(（二分）≈
ASL（索引順序）=
順序查詢效率最低但限制少，二分查詢效率最高，但限制最強。索引順序查詢位於二者之間
❷二叉排序樹的平均查詢長度ASL≤1+
Ѽ演算法
❶插入排序
直接插入排序時間複雜度：O（n^2），穩定的排序方法
❷交換排序
氣泡排序時間複雜度為O（n^2），穩定的排序方法
快速排序：平均時間效能下，時間複雜度為：n
低，近似於O（n^2）
❸選擇排序
直接選擇排序：O（n^2），不穩定
堆排序：無論是在平均時間效能下還是在最壞情況下，時間複雜度均為n，不穩定
❹歸併排序
有序序列的合併：演算法執行時間為：O（n-h+1）
二路歸併排序：n
Ѿ總結
以上關於時間複雜度的總結只是一些知識點的梳理，具體時間複雜度是如何計算的，目前還沒有進行組織學習，待學習之後可再與君共勉哦
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