7月安卓手機性價比榜：努比亞+紅魔兩款新機入榜
7月登場的新機有努比亞Z50S Pro和紅魔8S Pro，除了三星之外目前唯二的兩款搭載超頻版驍龍8Gen2處理器的產品，而且努比亞和紅魔也一貫有著不錯的性價比，所以在本次的性價比榜單
數據結構與算法是程序員內功體現(xiàn)的重要標準之一，且數據結構也應用在各個方面，業(yè)界更有程序=數據結構+算法這個等式存在。各個中間件開發(fā)者，架構師他們都在努力的優(yōu)化中間件、項目結構以及算法提高運行效率和降低內存占用，在這里數據結構起到相當重要的作用。此外數據結構也蘊含一些面向對象的思想，故學好掌握數據結構對邏輯思維處理抽象能力有很大提升。
為什么學習數據結構與算法？如果你還是學生，那么這門課程是必修的，考研基本也是必考科目。工作在內卷嚴重的大廠中找工作數據結構與算法也是面試、筆試必備的非常重要的考察點。如果工作了數據結構和算法也是內功提升一個非常重要的體現(xiàn)，對于程序員來說，想要得到滿意的結果，數據結構與算法是必備功力！
數據結構是計算機存儲、組織數據的方式。數據結構是指相互之間存在一種或多種特定關系的數據元素的集合。通常情況下，精心選擇的數據結構可以帶來更高的運行或者存儲效率。
簡言之，數據結構是一系列的存儲結構按照一定執(zhí)行規(guī)則、配合一定執(zhí)行算法所形成的高效的存儲結構。在我們所熟知的關系數據庫、非關系數據庫、搜索引擎存儲、消息隊列等都是比較牛的大型數據結構良好的運用。當然這些應用中間件不單單要考慮單純的結構問題。還考慮實際os、網絡等其他因素。
而對于數據結構與算法這個專欄。我們程序員更要掌握的首先是在內存中運行的抽象的數據結構。是一個相對比較單一的數據結構類型，比如線性結構、樹、圖等等.
在數據結構與算法中，數據、數據對象、數據元素、數據項很多人搞不清其中的關系。通過畫一張圖來捋一捋，然后下面舉個例子給大家分享一下。
用戶信息表users
id | name | sex |
001 | bigsai | man |
002 | smallsai | man |
003 | 菜虛鯤 | woman |
Users的pojo對象
class User{ //略 int id; String name; String sex;}//list和woman是數據List<User>users;//數據對象listList<User>women;//數據對象womenusers.add(new User(001,"bigsai","man"));//添加數據元素 一個user由（001，bigsai，man）三個數據項組成 users.add(new User(002,"smallsai","man"));//數據元素users.add(new User(003,"菜虛鯤","woman"));//數據元素woman.add(users.get(2));//003,"菜虛鯤","woman"三個數據項構成的一個數據元素數據：對客觀事物的符號表示，指所有能輸入到計算機中并被計算機程序處理的符號的集合總稱。上述表中的三條用戶信息的記錄就是數據(也可能多表多集合這里只有一個)。這些數據一般都是用戶輸入或者是自定義構造完成。當然，還有一些圖像、聲音也是數據。
數據元素：數據元素是數據的基本單位。一個數據元素由若干數據項構成！可認為是一個pojo對象、或者是數據庫的一條記錄。比如菜虛鯤那條記錄就是一個數據元素。
數據項： 而構成用戶字段/屬性的有id、name、sex等，這些就是數據項.數據項是構成數據元素的最小不可分割字段。可以看作一個pojo對象或者一張表(people)的一個屬性/字段的值。
數據對象：是相同性質數據元素的集合。是數據的一個子集，比如上面的users表、list集合、woman集合都是數據對象。單獨一張表，一個集合都可以是一個數據對象。
總的捋一捋，數據范圍最廣，所有數據即數據，而數據對象僅僅是有相同性質的一個集合，這個集合是數據的子集，但并不是數據的基本單位，而數據元素才是數據的基本單位。舉個例子表cat和表dog都是數據，然后表cat是個數據對象(因為都描述cat這種對象)，但是數據的基本單位并不是貓和狗，而是他們的具體的每一條記錄，比如小貓咪1號，大貓咪二號，哈士奇1號，藏獒2號這些每一條記錄才是數據的基本單位。
還有數據類型，抽象數據類型也在下面講一講。
數據類型
抽象數據類型(ADT)：抽象數據類型（ADT）是一個實現(xiàn)包括存儲數據元素的存儲結構以及實現(xiàn)基本操作的算法。使得只研究和使用它的結構而不用考慮它的實現(xiàn)細節(jié)成為可能。比如我們使用List、Map、Set等等只需要了解它的API和性質功能即可。而具體的實現(xiàn)可能是不同的方案，比如List的實現(xiàn)有數組和鏈表不同選擇。
邏輯結構：數據元素之間的邏輯關系。邏輯結構分為線性結構和非線性結構。線性結構就是順序表、鏈表之類。而非線性就是集合、樹、圖這些結構。
存儲結構：數據結構在計算機中的表示(又稱映像，也稱物理結構)，存儲結構主要分為順序存儲、鏈式存儲、索引存儲和散列(哈希)存儲，這幾種存儲通過下面這張圖簡單了解一下(僅僅為理解不考慮更多)：
數據的運算：施加在數據上的運算包括運算的定義和實現(xiàn)，運算的定義基于邏輯結構，運算的實現(xiàn)基于存儲結構。
在這里容易混淆的是邏輯結構與存儲結構的概念。對于邏輯結構，不難看得出邏輯二字，邏輯關系也就是兩者存在數據上的關系而不考慮物理地址的關系，比如線性結構和非線性結構，它描述的是一組數據中聯(lián)系的方式和形式，他針對的是數據。看中的是數據結構的功能，比如線性表就是前后有序的，我需要一個有序的集合就可以使用線性表。
而存儲結構就是跟物理地址掛鉤的。因為同樣邏輯結構采用不同存儲結構實現(xiàn)適用場景和性能可能不同。比如同樣是線性表,可能有多種存儲結構的實現(xiàn)方式。比如順序表和鏈表(Arraylist,Linkedlist)它們的存儲結構就不同，一個是順序存儲(數組)實現(xiàn)，一個是鏈式存儲(鏈表)實現(xiàn)。它關注的是計算機運行物理地址的關系。但通常同一類存儲結構實現(xiàn)的一些數據結構有一些類似的共同點和缺點(線性易查難插、鏈式易插難查等等)。
上面講了數據結構相關概念，下面對算法分析的一些概念進行描述。
算法的五個重要特征：有窮性、確定性、可行性、輸入、輸出。這些從字面意思即可理解，其中有窮性強調算法要有結束的時候不能無限循環(huán)；而確定性是每條指令有它意義，相同的輸入得到相同的輸出；可行性是指算法每個步驟經過若干次執(zhí)行可以實現(xiàn)；輸入是0個或多個輸入(可0);輸出是1個或多個輸出(一定要有輸出)。
而一個好的算法，通常更要著重考慮的是效率和空間資源占用(時間復雜度和空間復雜度)，通常復雜度更多描述的是一個量級程度而很少用具體數字描述。
概念：是對一個算法在運行過程中臨時占用存儲空間大小的量度，記做S(n)=O(f(n))
空間復雜度其實在算法的衡量占比是比較低的(我們經常使用犧牲空間換時間的數據結構和算法)，但是不能忽視空間復雜度中重要性。無論在刷題還是實際項目生產內存都是一個極大額指標。對于Java而言更是如此。本身內存就大，如果采用的存儲邏輯不太好會占用更多的系統(tǒng)資源，對服務造成壓力。
而算法很多情況都是犧牲空間換取時間(效率)。就比如我們熟知的字符串匹配String.contains()方法，我們都知道他是暴力破解，時間復雜度為O(n^2),不需要借助額外內存。而KMP算法在效率和速度上都原生暴力方法，但是KMP要借助其他數組(next[])進行標記儲存運算。就用到了空間開銷。再比如歸并排序也會借助新數組在遞歸分冶的適合進行逐級計算，提高效率，但增加點影響不大的內存開銷。
當然，算法的空間花銷最大不能超過jvm設置的最大值，一般為2G.(2147483645)如果開二維數組多種多維數據不要開的太大，可能會導致heap OutOfMemoryError。
概念：計算機科學中，算法的時間復雜度是一個函數，它定性描述了該算法的運行時間。這是一個關于代表算法輸入值的字符串的長度的函數。時間復雜度常用大O符號表述，不包括這個函數的低階項和首項系數。使用這種方式時，時間復雜度可被稱為是漸近的，它考察當輸入值大小趨近無窮時的情況。
時間復雜度的排序：O(1) < O(logn) < O(n) < O(nlogn) < O(n^2) < O(n^3) < O(2^n) <O(n!) < O(n^n)
常見時間復雜度：對于時間復雜度，很多人的概念是比較模糊的。下面舉例子說明一些時間復雜度。
O(1): 常數函數
O(logn): 對數函數
O(n): 線性函數
O(nlogn):
O(n^2)
當然如果同樣是n=10000.那么不同時間復雜度額算法執(zhí)行次數、時間也不同。
具體 | n | 執(zhí)行次數 |
O(1) | 10000 | 1 |
O(log2n) | 10000 | 14 |
O( n^1/2) | 10000 | 100 |
O(n) | 10000 | 10000 |
O(nlog2 n) | 10000 | 140000 |
O(n^2) | 10000 | 100000000 |
O(n^3) | 10000 | 1000000000000 |
降低算法復雜度有些會靠數據結構的特性和優(yōu)勢，比如二叉排序樹的查找，線段樹的動態(tài)排序等等，這些數據結構解決某些問題有些非常良好的性能。還有的是靠算法策略解決，比如同樣是排序，冒泡排序這種笨而簡單的方法就是O(n2),但快排、歸并等聰明方法就能O(nlogn)。要想變得更快，那就得掌握更高級的數據結構和更精巧的算法。
時間復雜度計算 時間復雜度計算一般步驟：1、找到執(zhí)行次數最多的語句; 2、計算語句執(zhí)行的數量級 ; 3、用O表示結果。并且有兩個規(guī)則：
加法規(guī)則： 同一程序下如果多個并列關系的執(zhí)行語句那么取最大的那個,eg:
T(n)=O(m)+O(n)=max(O(m),O(n)); T(n)=O(n)+O(nlogn)=max(O(n),O(nlogn))=O(nlogn);乘法規(guī)則：循環(huán)結構，時間復雜度按乘法進行計算,eg：
T(n)=O(m)*O(n)=O(mn)T(n)=O(m)*O(m)=O(m^2)(兩層for循環(huán))當然很多算法的時間復雜度還跟輸入的數據有關，分為還會有最優(yōu)時間復雜度(可能執(zhí)行次數最少時)，最壞時間復雜度(執(zhí)行次數最少時)，平均時間復雜度，這在排序算法中已經具體分析，但我們通常使用平均時間復雜度來衡量一個算法的好壞。
捋過數據結構與算法基本概念的介紹，在學習數據結構與算法方面，個人把經典的數據結構與算法學習過程步驟寫在下面，希望能給大家一個參考：
相信看完這篇文章，你應該對數據結構與算法有個不錯的認知。數據結構與算法有著非常密切的關聯(lián)，數據結構是為了實現(xiàn)某種算法，算法是核心目的。學習數據結構與算法之前，可以先參考書本或者博客先了解其功能，再研究其運行原理，再動手實戰(zhàn)(編寫數據結構或者相關題目)這樣層次漸進，想要深入的學習數據結構與算法光理解是不行的，需要有大量代碼實戰(zhàn)才可。并且這條路是沒有止境的，活到老，學到老，刷到老。
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