数据结构和算法

利用算法解决计算机应用问题，算法是计算机处理信息的本质。包含五大特性：输入、输出、有穷性、确定性、可行性

算法效率衡量：

执行时间、时间复杂度与“大O记法”（不同机器计算时间不同，但执行基本运算数量大体相同）
最优、最坏、平均时间复杂度。

时间复杂度计算规则：

1、基本操作认为O(1)，2、顺序结构用加法，3、循环结构用乘法，4、分支结构取最大值，5、多关注操作数量的最高次项，次要项和常数项可忽略，6、无特殊说明通常代指最坏时间复杂度

常见时间复杂度

常数阶，线性阶，平方阶，对数阶，nlogn阶，立方阶，指数阶
判断时间复杂度

代码执行时间测量模块timeit

函数衡量需要分析其中代码决定时间复杂度

class timeit.Timer(stmt=‘pass’, setup=‘pass’, timer=)
Timer是测量小段代码执行速度的类。
stmt参数是要测试的代码语句(statment);
setup参数是运行代码时需要的设置;
timer参数是一个定时器函数，与平台有关。

timeit.Timertimeit(number=1000000)

列表类型不同操作时间效率

E:\2exercise\02_list

列表和字典操作的时间复杂度

熟悉、复习列表每个操作的具体意义

程序 = 数据结构+算法

标签：timeit,01,Python,复杂度,算法,时间,代码执行,数据结构
来源： https://blog.csdn.net/ccczzznnn98/article/details/123068941