xinyin025/hello-algo
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2023-02-27 03:45:08 +08:00
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chapter_computational_complexity/performance_evaluation/index.html
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0.3. &nbsp; 编程环境安装
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0.4. &nbsp; 一起参与创作
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2. &nbsp; &nbsp; 计算复杂度
2. &nbsp; &nbsp; 复杂度分析
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2. &nbsp; &nbsp; 计算复杂度
2. &nbsp; &nbsp; 复杂度分析
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12. &nbsp; &nbsp; 附录
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12. &nbsp; &nbsp; 附录
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<ul class="md-nav__list" data-md-scrollfix>
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12.1. &nbsp; 编程环境安装
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</li>
<li class="md-nav__item">
<a href="../../chapter_appendix/contribution/" class="md-nav__link">
12.2. &nbsp; 一起参与创作
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参考文献
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<p>如果感觉对复杂度分析的概念一知半解，无需担心，后续章节会展开介绍。</p>
<h2 id="213">2.1.3. &nbsp; 复杂度分析重要性<a class="headerlink" href="#213" title="Permanent link">&para;</a></h2>
<p>复杂度分析给出一把评价算法效率的“标尺”，告诉我们执行某个算法需要多少时间和空间资源，也让我们可以开展不同算法之间的效率对比。</p>
<p>计算复杂度是个数学概念，对于初学者可能比较抽象，学习难度相对较高。从这个角度出发，其并不适合作为第一章内容。但是，当我们讨论某个数据结构或者算法的特点时，难以避免需要分析它的运行速度和空间使用情况。<strong>因此，在展开学习数据结构与算法之前，建议读者先对计算复杂度建立起初步的了解，并且能够完成简单案例的复杂度分析</strong>。</p>
<p>复杂度是个数学概念，对于初学者可能比较抽象，学习难度相对较高。从这个角度出发，其并不适合作为第一章内容。但是，当我们讨论某个数据结构或者算法的特点时，难以避免需要分析它的运行速度和空间使用情况。<strong>因此，在展开学习数据结构与算法之前，建议读者先对复杂度建立起初步的了解，并且能够完成简单案例的复杂度分析</strong>。</p>