Knowledge Point
算法优化的思路
信息技术 · 高中 · 「算法效率与复杂度」这节下的知识点
结构草稿ekos:it:senior:data:efficiency:optimize
通过减少重复计算、选用更合适的数据结构或降低循环嵌套层数等办法,用较小的改动换取执行效率的提升。
它在哪一节里
知识点不单独存在 —— 它属于算法效率与复杂度这一节。要理解它,通常得先看这一节讲什么。
用算法的执行步数衡量其工作量,并用大 O 表示法描述它随问题规模增长的数量级,以便比较不同算法的优劣。
同一节的其他知识点
- 算法的执行步数用算法中基本操作被重复执行的次数来衡量算法的工作量,通常把它表示为问题规模 n 的函数。
- 同一问题的不同算法比较例如顺序查找和二分查找解决同一个查找问题,随着数据规模增大,两者执行步数的差距会迅速拉大。
- 最坏情况与平均情况同一个算法在不同输入下执行步数不同,通常要分别给出最坏与平均估计。
- 减少重复计算保存中间结果或改变循环嵌套顺序,常常能明显减少执行步数。
学习顺序:先学什么,后学什么
「这节里的前后」是编纂顺序(讲解顺序),说的是这一节讲到哪一步;「哪些节要在前面」才是先修关系。
这一节里排在它前面的知识点
这一节要在哪些节之后学
Learn
学习「算法优化的思路」
这个知识点还没有内容(还没有教材或出版物接进来)。现在能做的:看清它在坐标系里的位置 —— 先修是什么、学完之后通向哪里,然后把「我了解了」记下来。
自述不等于掌握:它只是「我知道这一条讲什么」,不会计入学习单元完成数。学习记录存在这台设备上。
内容覆盖
还没有内容讲到这条知识点。导入并发布一份讲到它的材料后,Publishing 会在正文里找候选(带原句作证据), 由人确认后挂到这条上。
来源与边界
正文由平台自主编纂(不复制课标或教材原文),仍是结构草稿、待学科专家审校。 来源 ekos:draft-v0 · 基于公开通识整理的结构草稿;不含课标原文;待学科专家审阅