CS50 2016-Week3 学习笔记

上一课讲了数组，这节课顺利过渡到了数组的查找、排序。

即查找算法、排序算法。

关于查找算法，除了常见的linear search ，binary search ，还有好多好多。下面是常见的七大查找算法：

1. 顺序查找
   
2. 二分查找
   
3. 插值查找
   
4. 斐波那契查找
   
5. 树表查找
   
6. 分块查找
   
7. 哈希查找

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排序算法，除了冒泡排序、插入排序、归并排序，还有很多很多其他的排序算法。（见维基百科- 排序算法）

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讲到算法，课中自然提到的算法复杂度，O、Ω、Θ 这些记号。

O表示上界，即最坏情况下需要运行的时间（步）。
Ω表示下界，即最好情况下需要运行的时间（步）。
Θ表示准确界限，O=Ω时，可以用Θ表示。

常见的是大O：

• O(1) denotes constant running time.
  
• O(n) denotes linear running time.
  
• O(log n) denotes logarithmic running time.
  
• O(nlog n) denotes log-linear running time.
  
• O(nk) denotes polynomial running time.
  
• O(cn) denotes exponential running time.

网上有许多排序算法、查找算法复杂度的总结。
可以参考：每个程序员都应该收藏的算法复杂度速查表

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关于这些算法的实现，可需要一些时间。
以前的几篇笔记有了部分python的实现，这里就不写了，以后会另外总结的。