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软件编程开发如何选择合适的数据结构与算法

发布：太原达内教育官网
来源：互联网
时间：2019-06-12 07:43

随着互联网的不断发展，越来越多的技术被运用到了软件开发行业，而今天我们就一起来了解一下，如何才能在众多方法中选择一个适合当下需求的开发方式。

软件编程开发如何选择合适的数据结构与算法

1.时间、空间复杂度不能跟性能划等号

我们在学习每种数据结构和算法的时候，都详细分析了算法的时间复杂度、空间复杂度，但是，在实际的软件开发中，复杂度不能与性能简单划等号，不能表示执行时间和内存消耗的确切数据量。为什么这么说呢?原因有下面几点。

复杂度不是执行时间和内存消耗的精确值

在用大O表示法表示复杂度的时候，我们会忽略掉低阶、常数、系数，只保留高阶，并且它的度量单位是语句的执行频度。每条语句的执行时间，并非是相同、确定的。所以，复杂度给出的只能是一个非精确量值的趋势。

代码的执行时间有时不跟时间复杂度成正比

我们常说，时间复杂度是O(nlogn)的算法，比时间复杂度是O(n^2)的算法，执行效率要高。这样说的一个前提是，算法处理的是大规模数据的情况。对于小规模数据的处理，算法的执行效率并不一定跟时间复杂度成正比，有时还会跟复杂度成反比。

对于处理不同问题的不同算法，其复杂度大小没有可比性

复杂度只能用来表征不同算法，在处理同样的问题，以及同样数据类型的情况下的性能表现。但是，对于不同的问题、不同的数据类型，不同算法之间的复杂度大小并没有可比性。

2.抛开数据规模谈数据结构和算法都是“耍流氓”

在平时的开发中，在数据规模很小的情况下，普通算法和高级算法之间的性能差距会非常小。如果代码执行频率不高、又不是核心代码，这个时候，我们选择数据结构和算法的主要依据是，其是否简单、容易维护、容易实现。大部分情况下，我们直接用简单的存储结构和暴力的算法就可以了。

比如，对于长度在一百以内的字符串匹配，我们直接使用朴素的字符串匹配算法就够了。如果用KMP、BM这些更加高效的字符串匹配算法，实际上就大材小用了。因为这对于处理时间是毫秒量级敏感的系统来说，性能的提升并不大。相反，这些高级算法会徒增编码的难度，还容易产生bug。

3.结合数据特征和访问方式来选择数据结构

面对实际的软件开发场景，当我们掌握了基础数据结构和算法之后，考验能力的并不是数据结构和算法本身，而是对问题需求的挖掘、抽象、建模。如何将一个背景复杂、开放的问题，通过细致的观察、调研、假设，理清楚要处理数据的特征与访问方式，这才是解决问题的重点。只有理清楚了这些东西，我们才能将问题转化成合理的数据结构模型，进而找到满足需求的算法。

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