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学习的最大理由是想摆脱平庸，早一天就多一份人生的精彩；迟一天就多一天平庸的困扰。
1. 前言
最近小编在跟着大神@一头小山猪学习算法，学习的目的主要是想督促自己学习，算法是基础，需要经常回顾，所以小编整了下学习内容，当作自己的笔记，也希望自己的blog可以帮助有需要的人。
在学习之前需要有一些基础，比如，什么是算法，怎么评估算法的好坏呢等等，那小编就用非常简洁的语言再帮大家回顾一下。
2. 算法基本概念
算法简而言之就是步骤明确的解决问题的方法。
算法的效率是通过时间复杂度和空间复杂度来评估的。
- 时间复杂度：
就是每一段代码的执行时间的总和，常见的时间复杂度有（由低到高）：
- 空间复杂度：
算法运行时需要额外的临时变量的个数或者多少存储结构。
4. 顺序查找
今天主要给小伙伴们分享是顺序查找，那何为顺序查找？
顺序查找又称为线性查找，基本思想是：从线性表的一端开始，依次将线性表中记录的元素与给定值进行比较，若线性表中的元素等于给定值，表示查找成功，返回元素下标；否则查找失败，返回-1。
4.1 伪代码
伪代码如下
//while循环
i = 1
while i <= A.length
if A[i] == key
return i
i++
return -1
//或者for循环
i = 1
for (i = 1; i <= A.length; i++)
if A[i] = key
return i
return -1
针对顺序查找，小编提供了两种语言
4.2 Java 版
public class SequentialSearch {
public static void main(String[] args) {
int[] a = {
11, 34, 20, 10, 12, 35, 41, 32, 43, 14 };
int key = 10;
int result = search(a, key);
// System.out.println(result);
if (result != -1) {
System.out.println("10的下标为：" + result);
} else {
System.out.println("找不到该元素");
}
}
private static int search(int[] a, int key) {
for (int i = 0; i < a.length; i++) {
if (a[i] == key) {
return i;
}
}
return -1;
}
}
4.3 Python 版
def sequent(alist,key):
for i in range(len(alist)):
if alist[i]==key:
return i
return None
if __name__ == '__main__':
alist = [11, 34, 20, 10, 12, 35, 41, 32, 43, 14]
key = 41
result = sequent(alist,key)
print(result)
4. 算法效率分析
4.1 时间复杂度
- 最坏情况
最坏的情况是遍历了整个线性表，都没有找到目标元素。循环次数和N相关，所以时间复杂度为O(n)。 - 最好情况
遍历第一个元素就找到了目标元素。所以时间复杂度为O(1)。 - 平均情况
综上两种情况，得出顺序查找的时间复杂度为O(n)，属于查找较慢的算法。
4.2 空间复杂度
执行算法时并未改变原有集合，只需要一个额外的变量控制索引变化，所以空间复杂度为O(1)。
结语：你若喜爱自己的价值，你就得给世界创造价值。