数据结构与算法-为什么要使用算法
2015-07-21 11:54
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今天来说说为什么需要使用算法?
算法是什么?算法是:指解题方案的准确而完整的描述,是一系列解决问题的清晰指令,算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说,能够对一定规范的输入,在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷,或不适合于某个问题,执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。(百度百科版)
说完了算法的概念,我们举个例子说一下为什么需要算法?
输出结果:
-------当n=1000的时候------
**使用原始循环算法**
结果:500500
用时:0
**使用等差数列算法**
结果:500500
用时:0
-------当n=1000000的时候------
**使用原始循环算法**
结果:500000500000
用时:3
**使用等差数列算法**
结果:500000500000
用时:0
-------当n=1000000000的时候------
**使用原始循环算法**
结果:500000000500000000
用时:2070
**使用等差数列算法**
结果:500000000500000000
用时:0
从上面的结果可以看见,使用循环算法的所用时间不断的增加,而且达到某个数量级之后(例如10的20次方),估计我们等死也等不到结果出来,而反观使用等差数列算法,使用的实际都是0,当然,其实不是0,只不过太快了,没有显示出来而已,两个计算方式相互比较一下,算法的性能一下子就看出来了。
而且对于现今大数据来说,动不动就是几亿几十亿的数据,计算的过程比我们上面的更加复杂,所需要的时间就更多,这时候如果不使用相应的算法,解决一个问题的时间基本是不可估计的,因此,我们需要算法
算法是什么?算法是:指解题方案的准确而完整的描述,是一系列解决问题的清晰指令,算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说,能够对一定规范的输入,在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷,或不适合于某个问题,执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。(百度百科版)
说完了算法的概念,我们举个例子说一下为什么需要算法?
public class Test { /** * 使用原始的循环计算等差数列 */ private void originalMethod(long n) { System.out.println("**使用原始循环算法**"); long startTime = System.currentTimeMillis(); long sum = 0; for (long i = 0; i <= n; i++) { sum += i; } long endTime = System.currentTimeMillis(); System.out.println("结果:" + sum); System.out.println("用时:" + (endTime - startTime)); } /** * 使用等差数列算法计算 * * @param n */ private void advanceMethod(long n) { System.out.println("**使用等差数列算法**"); long startTime = System.currentTimeMillis(); long sum = 0; long a1 = 1; long an = n; sum = (a1 + an) * n / 2; long endTime = System.currentTimeMillis(); System.out.println("结果:" + sum); System.out.println("用时:" + (endTime - startTime)); } public static void main(String[] args) throws InterruptedException { Test test = new Test(); long n = 1000; System.out.println("-------当n=" + n + "的时候------"); test.originalMethod(n); test.advanceMethod(n); n = 1000000; System.out.println("-------当n=" + n + "的时候------"); test.originalMethod(n); test.advanceMethod(n); n = 1000000000L; System.out.println("-------当n=" + n + "的时候------"); test.originalMethod(n); test.advanceMethod(n); } }
输出结果:
-------当n=1000的时候------
**使用原始循环算法**
结果:500500
用时:0
**使用等差数列算法**
结果:500500
用时:0
-------当n=1000000的时候------
**使用原始循环算法**
结果:500000500000
用时:3
**使用等差数列算法**
结果:500000500000
用时:0
-------当n=1000000000的时候------
**使用原始循环算法**
结果:500000000500000000
用时:2070
**使用等差数列算法**
结果:500000000500000000
用时:0
从上面的结果可以看见,使用循环算法的所用时间不断的增加,而且达到某个数量级之后(例如10的20次方),估计我们等死也等不到结果出来,而反观使用等差数列算法,使用的实际都是0,当然,其实不是0,只不过太快了,没有显示出来而已,两个计算方式相互比较一下,算法的性能一下子就看出来了。
而且对于现今大数据来说,动不动就是几亿几十亿的数据,计算的过程比我们上面的更加复杂,所需要的时间就更多,这时候如果不使用相应的算法,解决一个问题的时间基本是不可估计的,因此,我们需要算法
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