算法 & 数据结构学习心得

一、什么是数据结构？什么是算法？

  数据结构是计算机存储、组织数据的方式，算法就是操作数据的一组方法。

二、有啥用？

 1）写出时间复杂度 & 空间复杂度低的优秀代码。
 2）思考问题的一种思维方式。

三、如何使用？

1）时间复杂度
2）空间复杂度
3）平均时间复杂度
4）均摊时间复杂度

四、常用的有哪些？

 1) 数组- ArrayList 
 2) 链表- LinkedList  

五、如何用好常用的数据结构和算法？

单链表反转的三种方式：利用栈 & 原地反转（递归 & while循环）

那么究竟应该选择哪种方式呢？

1.利用栈的特性实现反转

额外空间复杂度由链表长度决定O(n),时间复杂度分为存取是一个线性时间O(n)

2.原地反转（递归）

额外空间复杂度 引入了newHead 为O(1),时间复杂度为O(n) 由链表的长度解决。

static Node reverseByRecursion(Node head){
   if(head == null || head.next == null){
       return head;
   }

   Node newHead = reverseByRecursion(head.next);

   head.next.next = head;
   head.next = null;
   return newHead;
}

3.原地反转（while循环）

额外空间复杂度引入preNode & nextNode ，所以为O(1)；时间复杂度为链表长度O(n)

class Node {
    int data;
    Node next;

    Node(int data){
        this.data = data;
    }
}

Node reverseByLoop(Node head) {
    if (head == null || head.next == null){
        return head;
    }

    Node preNode = null;
    Node nextNode = null;
    while (head != null){
        nextNode = head.next;

        head.next = preNode;
        preNode = head;
        head = nextNode;
    }
    return preNode;
}

 我们一般选择实现方案，都需要从空间复杂度 & 时间复杂度方面去分析，然后采用合适的算法；从上面可以看出原地反转方案应该是首选，那么两个原地反转方案的空间复杂度 & 时间复杂度都是一样的，我们又要如何去选择方案呢？