数据结构 算法解释，排序、查找
程序设计 = 数据结构 + 算法
算法：对数据操作的流程步骤
算法的设计
1. 正确性
语法正确
合法的输入能得到合理的结果
对非法的输入，给出满足要求的规格说明
对精心选择，甚至刁难的测试都能正常运行，结果正确
2. 可读性，便于交流，阅读，理解，高内聚 低耦合
3. 健壮性，输入非法数据，能进行相应的处理，而不是产生异常
4. 高效率 （时间复杂度）
5. 低存储（空间复杂度）
算法时间复杂度
执行这个算法所花时间的度量
将数据量增长和时间增长用函数表示出来，这个函数就叫做时间复杂度
一般用大O表示法：O(n) ------时间复杂度是关于数据n的一个函数
随着n的增肌，时间复杂度增长较慢的算法时间复杂度低
时间复杂度的计算规则
1. 用常数1取代运行时间中的所有加法常数
2. 在修改后的运行函数中，只保留最高阶项
3. 如果最高阶存在且系数不是1，则去除这个项相乘的常数
例：
命名 内核命名 get_max_num() 驼峰命名 getMaxNum() 均为动宾
排序和查找算法：
1. 冒泡排序 2.选择排序 3.插入排序 4. 快速排序 5. 二分查找
排序算法
1. 排序思想
2. 时间复杂度
3. 排序算法稳定性：在待排序列中，出现了两个相同数据，经过排序，
这两个相同数据的相对位置没有发送变化，该排序算法就是一个稳定的排序算法。
冒泡排序
相邻两两元素进行比较，将较大值向后移，一趟完成，将最大值存储在最后位置。
选择排序
将待排位置的数据和后面的数据依次进行比较，将较小的数据存入到待排位置；
经过一趟排序，待排位置存储最小值
插入排序
将待排的数据插入到一个已有序的序列中，确保每次插入后该序列任然有序。
希尔排序
将待排序列分成若干个子序列，分别对这若干个子序列进行插入排序。
int bin_find(int *a, int len, int data) { int begin = 0; int end = len-1; int cnt = 0; while (begin <= end) { cnt++; int mid = (begin + end) / 2; if (data == a[mid]) { printf("find %d\n", a[mid]); return 0; } else if (data > a[mid]) { begin = mid + 1; } else if (data < a[mid]) { end = mid - 1; } } printf("cnt = %d\n", cnt); printf("Not find\n"); return -1; } return 0; }快速排序
选取一个基准值，从两头向中间依次和基准值比较，将比基准值大的存在后面的序列，比基准值小的存在前面的序列；
经过一趟排序，将基准值存入合适的位置。并且以基准值为界，划分左右序列继续按照以上方式排序。
void quick_sort(int *a, int begin, int end) { if (begin >= end) { return ; } int i = begin; int j = end; int key = a[i]; while (i < j) { while (i < j && a[j] >= key) { j--; } a[i] = a[j]; while (i < j && a[i] <= key) { i++; } a[j] = a[i]; } a[i] = key; quick_sort(a, begin, i-1); quick_sort(a, i+1, end); }二分查找/折半查找
前提条件：必须是一个有序的序列
时间复杂度：O(logn)
int bin_find(int *a, int len, int data) { int begin = 0; int end = len-1; int cnt = 0; while (begin <= end) { cnt++; int mid = (begin + end) / 2; if (data == a[mid]) { printf("find %d\n", a[mid]); return 0; } else if (data > a[mid]) { begin = mid + 1; } else if (data < a[mid]) { end = mid - 1; } } printf("cnt = %d\n", cnt); printf("Not find\n"); return -1; } return 0; }