本文旨在阐述启动DSA（数据结构与算法）所需的基本知识单元。
许多前端开发者，包括我自己，常常质疑学习dsa的必要性，因为日常开发中并不总是需要它。然而，在某些情况下，dsa至关重要，例如当需要优化性能以避免用户关闭缓慢加载的网页选项卡时。 理解时间复杂度和高效算法有助于编写更优化的代码，从而提升可扩展性。
本文将涵盖以下内容：
- 数据结构是什么？
- 时间复杂度是什么？
- 空间复杂度是什么？
- 如何简化复杂度分析？
让我们开始吧！
什么是数据结构？ 数据结构可由三个要素定义：
- 一个数据集；
- 数据项之间的关系或链接；
- 可对数据执行的操作或函数。
例如，数组 arr = [12, 54, 86, 3, 94] 满足以上三个条件：
- 收集数据 (✔️)
- 关系或链接：每个数组元素都有唯一的索引 (✔️)
- 可执行操作：例如，
arr.push(7)(✔️)
因此，数组是一种有效的数据结构。
什么是时间复杂度？ 时间复杂度描述的是算法执行时间与输入规模之间的关系。
需要注意的是，时间复杂度并非以秒为单位衡量实际执行时间，而是通过操作数量来衡量。这是因为不同硬件的执行速度不同，但对于相同的输入，算法的操作数量保持不变。
让我们通过一个例子来理解：求n个数字的和。 有两种方法：
方法一：使用公式 (n * (n - 1)) / 2
方法二：累加 sum = (n - 1) + (n - 2) + ... + 1
方法一：
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- 操作数量恒定为3，与n无关。时间复杂度为O(1) (常数时间)。
方法二：
- 操作数量为2n - 3。随着n的增加，操作数量线性增加。时间复杂度为O(n) (线性时间)。
我们使用大O符号表示时间复杂度。
一些常见的时间复杂度：
- O(1)：常数时间
- O(n)：线性时间
- O(log n)：对数时间 (例如，二进制搜索)
- O(n log n)：线性对数时间 (例如，归并排序)
- O(n²), O(n³), ...：多项式时间 (例如，嵌套循环)
- O(2ⁿ)：指数时间 (例如，斐波那契数列)
- O(n!)：阶乘时间
简化复杂度分析 (大O)：
- 忽略常数：例如，O(7n²) 简化为 O(n²)
- 忽略低阶项：例如，O(n³ + n²) 简化为 O(n³)
- 不要忽略其他输入变量：例如，O(n³m²) 不能简化为 O(n³)
基于以上，方法二的时间复杂度简化为O(n)。
什么是空间复杂度？ 空间复杂度描述的是算法所需的辅助空间与输入规模之间的关系。 我们只考虑算法额外使用的空间，而不考虑输入本身占用的空间。 同样使用大O符号表示。
例如，如果算法使用的辅助空间与输入规模无关，则空间复杂度为O(1)。
思考题：
为什么O(1)比O(n)更好？
