解算法工作原理和数据结构底层实现。 ‧ 提倡读者互助学习，欢迎大家在评论区提出问题与分享见解，在交流讨论中共同进步。 0.1.1 读者对象 若你是算法初学者，从未接触过算法，或者已经有一些刷题经验，对数据结构与算法有模糊的认识，在会与 不会之间反复横跳，那么本书正是为你量身定制的！ 如果你已经积累一定的刷题量，熟悉大部分题型，那么本书可助你回顾与梳理算法知识体系，仓库源代码可 以当作“刷题工具库”或“算法字典”来使用。 、体验变好等）。 在工程领域中，大量问题是难以达到最优解的，许多问题只是被“差不多”地解决了。问题的难易程度一方 面取决于问题本身的性质，另一方面也取决于观测问题的人的知识储备。人的知识越完备、经验越多，分析 问题就会越深入，问题就能被解决得更优雅。 17 第 2 章 复杂度分析 Abstract 复杂度分析犹如浩瀚的算法宇宙中的时空向导。 它带领我们在时间与空间这两个维度上深入探索，寻找更优雅的解决方案。 com 347 ‧ 不同问题的贪心策略的差异较大。对于许多问题来说，贪心策略比较浅显，我们通过一些大概的思考与 尝试就能得出。而对于一些复杂问题，贪心策略可能非常隐蔽，这种情况就非常考验个人的解题经验与 算法能力了。 ‧ 某些贪心策略具有较强的迷惑性。当我们满怀信心设计好贪心策略，写出解题代码并提交运行，很可能 发现部分测试样例无法通过。这是因为设计的贪心策略只是“部分正确”的，上文介绍的零钱兑换就是

Rust、C 和 Zig 等语言。 ‧ 鼓励读者在线上章节评论区互帮互助、共同进步，提问与评论通常可在两日内得到回复。 0.1.1 读者对象 若你是算法初学者，从未接触过算法，或者已经有一些刷题经验，对数据结构与算法有模糊的认识，在会与 不会之间反复横跳，那么本书正是为你量身定制的！ 如果你已经积累一定的刷题量，熟悉大部分题型，那么本书可助你回顾与梳理算法知识体系，仓库源代码可 以当作“刷题工具库”或“算法字典”来使用。 com 347 ‧ 不同问题的贪心策略的差异较大。对于许多问题来说，贪心策略比较浅显，我们通过一些大概的思考与 尝试就能得出。而对于一些复杂问题，贪心策略可能非常隐蔽，这种情况就非常考验个人的解题经验与 算法能力了。 ‧ 某些贪心策略具有较强的迷惑性。当我们满怀信心设计好贪心策略，写出解题代码并提交运行，很可能 发现部分测试样例无法通过。这是因为设计的贪心策略只是“部分正确”的，上文介绍的零钱兑换就是 ?=1 ?? 本题的目标是求得所有整数因子的最大乘积，即 max( ? ∏ ?=1 ??) 我们需要思考的是：切分数量 ? 应该多大，每个 ?? 应该是多少？ 1. 贪心策略确定 根据经验，两个整数的乘积往往比它们的加和更大。假设从 ? 中分出一个因子 2 ，则它们的乘积为 2(? − 2) 。我们将该乘积与 ? 作比较： 2(? − 2) ≥ ? 2? − ? − 4 ≥ 0

st、Dart、Zig 等 语言。 ‧ 鼓励读者在章节讨论区互帮互助、共同进步，提问与评论通常可在两日内得到回复。 0.1.1 读者对象 若您是算法初学者，从未接触过算法，或者已经有一些刷题经验，对数据结构与算法有模糊的认识，在会与 不会之间反复横跳，那么这本书正是为您量身定制！ 如果您已经积累一定刷题量，熟悉大部分题型，那么本书可助您回顾与梳理算法知识体系，仓库源代码可以 被当作“刷题工具库”或“算法字典”来使用。 以下原因。 ‧ 不同问题的贪心策略的差异较大。对于许多问题来说，贪心策略都比较浅显，我们通过一些大概的思考 与尝试就能得出。而对于一些复杂问题，贪心策略可能非常隐蔽，这种情况就非常考验个人的解题经验 与算法能力了。 ‧ 某些贪心策略具有较强的迷惑性。当我们满怀信心设计好贪心策略，写出解题代码并提交运行，很可能 发现部分测试样例无法通过。这是因为设计的贪心策略只是“部分正确”的，上文介绍的零钱兑换就是 ?=1 ?? 本题目标是求得所有整数因子的最大乘积，即 max( ? ∏ ?=1 ??) 我们需要思考的是：切分数量 ? 应该多大，每个 ?? 应该是多少？ 1. 贪心策略确定 根据经验，两个整数的乘积往往比它们的加和更大。假设从 ? 中分出一个因子 2 ，则它们的乘积为 2(? − 2) 。我们将该乘积与 ? 作比较： 2(? − 2) ≥ ? 2? − ? − 4 ≥ 0

Rust、C 和 Zig 等语言。 ‧ 鼓励读者在线上章节评论区互帮互助、共同进步，提问与评论通常可在两日内得到回复。 0.1.1 读者对象 若你是算法初学者，从未接触过算法，或者已经有一些刷题经验，对数据结构与算法有模糊的认识，在会与 不会之间反复横跳，那么本书正是为你量身定制的！ 如果你已经积累一定的刷题量，熟悉大部分题型，那么本书可助你回顾与梳理算法知识体系，仓库源代码可 以当作“刷题工具库”或“算法字典”来使用。 com 349 ‧ 不同问题的贪心策略的差异较大。对于许多问题来说，贪心策略比较浅显，我们通过一些大概的思考与 尝试就能得出。而对于一些复杂问题，贪心策略可能非常隐蔽，这种情况就非常考验个人的解题经验与 算法能力了。 ‧ 某些贪心策略具有较强的迷惑性。当我们满怀信心设计好贪心策略，写出解题代码并提交运行，很可能 发现部分测试样例无法通过。这是因为设计的贪心策略只是“部分正确”的，上文介绍的零钱兑换就是 ?=1 ?? 本题的目标是求得所有整数因子的最大乘积，即 max( ? ∏ ?=1 ??) 我们需要思考的是：切分数量 ? 应该多大，每个 ?? 应该是多少？ 1. 贪心策略确定 根据经验，两个整数的乘积往往比它们的加和更大。假设从 ? 中分出一个因子 2 ，则它们的乘积为 2(? − 2) 。我们将该乘积与 ? 作比较： 2(? − 2) ≥ ? 2? − ? − 4 ≥ 0