# dataStructure

**Repository Path**: laity-champion/data-structure

## Basic Information

- **Project Name**: dataStructure
- **Description**: 数据结构与算法(尚硅谷-韩顺平老师、青岛大学-王卓)、LeetCode刷刷刷
- **Primary Language**: Java
- **License**: Apache-2.0
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: https://blog.csdn.net/duyun0
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 1
- **Forks**: 0
- **Created**: 2022-11-11
- **Last Updated**: 2023-03-03

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: Java, LeetCode, 数据结构与算法, jdk新特性

## README

`生命无罪，健康万岁，我是laity。`

**我曾七次鄙视自己的灵魂：**

**第一次，当它本可进取时，却故作谦卑；**

**第二次，当它在空虚时，用爱欲来填充；**

**第三次，在困难和容易之间，它选择了容易；**

**第四次，它犯了错，却借由别人也会犯错来宽慰自己；**

**第五次，它自由软弱，却把它认为是生命的坚韧；**

**第六次，当它鄙夷一张丑恶的嘴脸时，却不知那正是自己面具中的一副；**

**第七次，它侧身于生活的污泥中，虽不甘心，却又畏首畏尾。**

## 说明

该托管仓库用于数据结构与算法的学习，LeetCode日常刷题

有兴趣的小伙伴可以查看我的个人博客 `https://blog.csdn.net/duyun0`

希望可以帮助到各位，谢谢阅读~


## 如何判断时间复杂度和空间复杂度

### 什么是复杂度
> 在设计满足问题需求的算法的时候，复杂度的估算是非常重要的。我们不可能把每一个算法去实现一遍去看看是否足够快。所以应当通过估算算法的复杂度来判断所想的算法是否足够高效。
> 

### 时间复杂度
我们经常用到 o (1), o (n), o (logn), o (nlogn) 来表示对应算法的时间复杂度。

时间复杂度的排序是O(1) < O(logn) < O(n) < O(nlogn) < O(n^2) < O(2^n) < O(n!) < O(n^n)。
- 时间复杂度为 O (1)，代码只被执行一次。
- 时间复杂度为 O (n)，比如常见的遍历算法。 也就是一个for循环的时间复杂度。
- O(n^2)就是嵌套for循环，就是两个for循环，是不是相当于运行了n*n次。比如冒泡和选择排序。
- 再比如 O (logn)，（ log 是以 2 为底）。二分搜索就是 O (logn) 的算法，每找一次排除一半的可能。
- O (nlogn) 同理，就是 n 乘以 logn，归并排序就是 典型的例子。 

### 空间复杂度
可以类比于时间复杂度
- O(1)单个变量所占的空间永远为1
- O(n)数组里面有n个值，占用了n个内存单元
- O(n^2)可以想象为一个正方形，边长为n，存储了n的二次方个变量


## 数据结构与算法
### 链表、栈、队列
### 二叉树
### 迭代法
### 递归法
### 快速算法
### 查找算法
### 哈希表
### 树
### 图
### 十大算法

二分查找算法、分治算法、动态规划算法、KMP算法、贪心算法、普利姆算法、克鲁斯卡尔算法、迪杰斯特拉算法、费罗伊德算法、回溯算法


**人生像攀登一座山，而找山寻路，却是一种学习的过程。只要拥有一颗善良的心，就一定能感染世界，当我们的行为换来的是欢笑的时候，才真正地体会到了什么叫值得。感染他人的同时，我们也收获了相同的快乐。**

## 包
laity包：记录韩顺平老师的数据结构与算法

LeetCode包：记录算法题

Utils包：记录一些面试笔试题、比较有意思的工具类、方法等

NewFeatures包；记录jdk新特性以及jvm调优等

QingdaoUniversity包：记录青岛大学-王卓数据结构与算法


**初航我带你，远航靠自己！！！**