在資料結構中，資料的最小單位是資料項。
在資料結構中，資料的基本單位是資料元素。
例：求時間複雜度
void
loveyou
(int flag,
int n)
}}
最壞情況：元素n在最後乙個位置，最壞時間複雜度：t(n)=o(n)
平均情況：假設元素n在任意乙個位置的概率相同，為1/n
迴圈次數：x=(1+2+3+…+n)1/n=n(n+1)/21/n=(n+1)/2
複雜度為o(1)表示複雜度與變數無關。
資料儲存結構包括哪幾種型別？資料邏輯結構包括哪幾種型別？
儲存結構：順序儲存，鏈式儲存，索引儲存，雜湊儲存
邏輯結構：集合，線性結構，樹，圖
資料元素之間的關係在計算機中有幾種表示方法？各有什麼特點？
（1）順序儲存結構：資料元素順序存放，每個儲存結點只有乙個元素，儲存位置顯示元素之間的邏輯關係。儲存密度大，但有些操作（如插入，刪除）效率較差。
（2）鏈式儲存結構：每個村出點除包含資料元素資訊之外還包含一組（至少乙個）指標反映資料元素之間的邏輯關係。這種方式不要求儲存空間連續，便於動態操作（如插入，刪除），但儲存空間開銷大（用於儲存指標），且不能對半查詢。
（3）索引儲存結構：除資料元素儲存在一位址連續空間外，尚需建立乙個索引表的索引指示儲存結點的儲存位置（下標）或儲存區間端點（下標，非稠密儲存），兼有靜態，動態特性。
（4）雜湊儲存結構：利用雜湊函式解決衝突的方法，將關鍵字雜湊在連續的有限位址空間內，將雜湊函式的值解釋成關鍵字所在元素的儲存位址。其特點是訪問速度快，只能按關鍵字隨機訪問，不能順序訪問和折半訪問。
評價演算法好壞的四個方面：正確性，易讀性，健壯性，時空效率
演算法的五個重要特徵：有窮性，確定性，可行性，零個或多個輸入，乙個或多個輸出。
時間複雜度與空間複雜度
空間複雜度 space complexity 是對乙個演算法在執行過程中臨時占用儲存空間大小的量度，記做s n o f n 比如直接 插入排序 的時間複雜度 是o n 2 空間複雜度是o 1 而一般的 遞迴演算法就要有o n 的空間複雜度了，因為每次遞迴都要儲存返回資訊。乙個演算法的優劣主要從演算法...
時間複雜度與空間複雜度
本文是對時間複雜度以及空間複雜度的乙個理解 時間複雜度 由於環境的不同，同樣的 執行所需要的時間是不同的，所以是不能拿來比較的 而函式中執行的次數確實一樣的 所以時間複雜度就是 程式每個迴圈中的語句總共會執行的次數 時間複雜度的表示方法 大o漸進表示法 o f n 這裡的f n 是什麼呢？void ...
時間複雜度與空間複雜度
本文部分取自搜狗百科 在求演算法效率時，通常有事前分析和事後分析兩種方法，事後分析因為必須實際檢驗過後才能得出答案，且可能由於硬體方面等外部原因影響結果而不被推廣，事前分析的主要就是在考量乙個演算法的基本執行次數，這就是時間複雜度。時間複雜度 一般情況下，演算法中基本操作重複執行的次數是問題規模n的...