技術標籤：Python

一、常用的資料結構

1、陣列

陣列在記憶體中是連續儲存，通過起始位置和偏移量來對其中每一個元素進行訪問；
優點：隨機訪問很好。資源使用少
缺點：插入或者刪除元素比較麻煩。
第一個元素：起始地址+0偏移量
第二個元素：起始位置+1偏移量
第i個元素： 起始位置+（i-1）*偏移量

時間複雜度 ：陣列的隨機訪問元素時間複雜度O(1):常數時間複雜度
線性儲存：每個元素都有一個前驅元素，一個後續元素

2、連結串列

連結串列是線性儲存的資料結構，跟陣列不同在於，連結串列不是連續的，連結串列中的每一個點被稱為【節點】，每個節點都包含兩個部分：資料域和指標域
其中資料域儲存的是元素，指標域儲存的是下一個節點的地址

3、堆疊（棧）

受限的線性表：只能在線性表的一端新增或者刪除元素，不能在中間新增或者刪除元素。
棧頂，棧底
出棧順序：無論是新增元素，刪除元素，都是從棧頂操作。
後進先出，棧頂元素先出 LIFO last in first out

4、佇列

受限的線性表，只能在隊尾新增元素，只能在隊頭刪除元素，不能在中間新增或者刪除元素
隊頭（表頭），隊尾（表的最後一個元素）
出佇列的順序：先進先出，隊頭元素先出 FIFO first in first out
雙端佇列：同時實現佇列和堆疊的特性

5、樹

樹是由節點集和連線每對節點的有向邊集組成，結構有：根、父節點、子節點、葉子節點（沒有子節點）

二叉樹：任何一個節點的孩子數不超過兩個，分別稱為左子樹和右子樹

滿二叉樹：樹的深度m，2^m-1個節點，（除了葉子節點以外，其餘都有兩個孩子）

完全二叉樹：當所有節點的編號跟滿二叉樹一致，這種二叉樹是完全二叉樹

6、雜湊表

雜湊對映
數學上函式y=f(x) ---- y=x+1
將一組關鍵字對映到有限的地址集合上，這種就叫做雜湊散列表
關鍵字對映到相應地址的函式：雜湊函式
python中字典使用的是雜湊表儲存結構

二、演算法的衡量標準

時間複雜度：以最壞時間複雜度為準
常用的時間複雜度
O(1)< O(logn)<O(n)<O(nlogn)<O(n^2)

O(1)複雜度【注意沒有O(2)、O(3)】指：

x=1
y=2

O(logn)複雜度指：

while n!=0:
    print(n)
    n=n//2

O(n)複雜度指：

n=10
for i in range(n):
    print("x")

O(n^2)複雜度指：

for  i in range(n):
    # for j in range(n):
    for j in range(i):
        print("x")

空間複雜度：用空間為代價，換取時間

三、查詢演算法的實現

1、順序查詢

前到後，順序查詢跟關鍵字元素相符合的元素

def search(li,key):
    for index,i in enumerate(li):
        if i==key:
            return index
    return -1

li=[1,2,5,6,77,88]
print(search(li,6))

時間複雜度是O(n)

2.折半查詢

前提條件：列表中的元素必須是有序
選擇中間的元素進行比較，每次排除一半的元素

def findMiddle(key,li):
    startIndex = 0
    endIndex = len(li)-1

    while startIndex<= endIndex:
        middleIndex = (startIndex + endIndex) // 2
        if key == li[middleIndex]:
            return middleIndex
        elif key < li[middleIndex]:
            endIndex = middleIndex-1
        elif key>li[middleIndex]:
            startIndex = middleIndex+1
    return -1

時間複雜度： O(logn)

折半查詢是不是一定好於順序查詢？
折半查詢需要先進行排序，當重複呼叫查詢的方法的時候，適合折半查詢。進行排序之後，一勞永逸的進行查詢。