Python数据结构与算法分析（第二版）学习笔记——算法分析

讨论程序的优劣，算法分析关心的是计算资源的使用情况，在同样的时间使用更少的资源或用同样的资源使用更少的时间。一种方法是在同样的时间内使用更少的内存；另一种是观察执行时间或运行时间。 可以在程序开始前后调用time模块进行统计。

def sumof2(n):
    start = time.time()
    thesum = 0
    for i in range(1,n+1):
        thesum = i +thesum

    end = time.time()
    return end-start

数量级，也称大O计数法，它为计算步骤数提供了一个近似方法，在评估算法的时候，只考虑影响最大的一部分内容。如对于一个一元二次方程表达的步骤数，只考虑影响最大的平方项部分。

最好情况、最坏情况、平均情况是数据集差异对算法造成的影响。

常见的大O表示。

对于以上算法，赋值语句的复杂度分别为1，前三行复杂度为3，循环复杂度为n，4-8行当循环中套了一个循环，循环语句有三条，因此复杂度为3n^2，而9-11行复杂度为2n，最后一个赋值语句复杂度为1.结合起来：

n^2起主要作用。

python数据结构的性能

列表赋值和索引的复杂度是常数阶的，与列表长度无关。

而对于加长列表操作，追加的复杂度是常数阶，而连接是长度k。