数据结构初相识

//好久没有更新，是因为去练车考驾照了！ 终于拿到驾照了，接下来就要更加努力地码代码写博客了。

一.什么是数据结构？

数据结构是在内存中管理数据的，可以对数据进行增删查改。

与数据库的区别？

数据库是在磁盘中管理数据的，可以对数据进行增删 查改 。

在磁盘中存储数据是不带电保存，相对内存存储数据存储时间较长。

二.什么是算法？

算法是处理数据的，如通过快排的方式排序数据。

三.时间复杂度

算法效率衡量往往要看其算法的时间复杂度和空间复杂度。

其中，时间复杂度不是计算程序执行的时间，而是估算程序执行的次数的量级。

时间复杂度是一个函数，不计算算法执行的时间，而是计算算法执行的次数。

//算法执行的时间与计算机的硬件有关。

实际计算时间复杂度的时候，只需要大概的执行次数，这里我们使用大O渐进表示法来表示。

计算时间复杂度的大O渐进表示法的规则：

1.用1来取代函数式中的常数项

2.只保留最高项

3.如果最高项的系数存在且不为1，则去除系数得最终结果

有些程序的时间复杂度计算会出现多种不同的结果。

最坏情况：完成程序要进行的最多次执行次数

最好情况：完成程序要进行的最少次执行次数

平均情况：一般计算为最坏情况与最好情况和的二分之一倍

在计算复杂的时间复杂度时常常以其最坏情况的结果为最终结果。

例1：冒泡排序的时间复杂度为O(N^2)

由于冒泡排序的思想，在第一轮循环即遍历整个数组并不完成元素的交换，视为数组是有序的。程序执行的次数就为N-1次。

若要进行冒泡排序的数组是有序的，那么最好情况的时间复杂度为O(N)

 

例2：二分查找的时间复杂度为O(log2 N)

若二分查找的数正好时数组最中间的数为最好情况，其时间复杂度为O(1) 

例3：斐波那契递归的时间复杂度为O()

 

改善斐波那契递归

//快排的时间复杂度是O(N* log2 N)

 有关时间复杂度相关习题的讲解：

给你一个数组，将数组中的元素向右轮转 k 个位置，其中 k 是非负数。

输入: nums = [1,2,3,4,5,6,7], k = 3
输出: [5,6,7,1,2,3,4]
解释:
向右轮转 1 步: [7,1,2,3,4,5,6]
向右轮转 2 步: [6,7,1,2,3,4,5]
向右轮转 3 步: [5,6,7,1,2,3,4]

至少用三种方法来解决该题

方法一：超出时间限制

方法二：该方法通过

方法三：

 还有好多知识点要补充阿，加油！！