浙教版 (2019)选修1 数据与数据结构5.1 数据结构与算法的关系课文配套课件ppt
展开“数学王子”高斯小时候,老师给从未上过算术课的同学们布置了一道题目:1+2+3+……+100=?
高斯很快地巧妙地解决了问题,老师对他刮目相看。他的算法被称为“高斯算法”。
互联网的搜索引擎能够快速地访问与检索信息,Ggle做过一个试验,显示10条搜索结果的页面载入需要0.4秒,显示30条搜索结果的页面载入需要0.9秒,结果后者使得Ggle总的流量和收入减少了20%。Ggle地图上线的时候,首页大小有100KB,后来下降到70~80KB。结果,流量在第一个星期上升了10%,接下来的3个星期又再上升了25%。Amazn的统计也显示了相近的结果,首页打开时间每增加100毫秒,网站销售量会减少1%。
算法效率分析:高斯算法
算法效率分析:累加求和算法
n=int(input()) s=0 fr i in range(1,n+1): s=s+i print(s)
n=int(input()) s=0x=0fr i in range(1,n+1): fr j in range(1,n+1): x=x+1 s=s+xprint(s)
算法的时间复杂度是指该算法的时间耗费,是该算法中基本操作重复执行的次数与问题规模n的某个函数。
结合“导入2”案例,并与教材中下列案例进行比较分析:天气预报程序必须在指定时间前完成气象指数的计算。如果不能按时计算出预报结果,这个算法就毫无价值。数字相机的人脸识别程序,必须在几分之一秒内完成工作。过慢的算法会带来糟糕的用户体验,照相机的制造商不可能采用。
数据结构对算法效率的影响
对自己和同伴的表现进行客观的评价,并思考后续完善的方向。(5=优秀,4=超出一般水平,3=满意,2=有待改进,1=不太理想)
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