├──Package
│ ├── Sort 排序篇
│ │ ├── BubbleSort.php 冒泡排序
│ │ ├── QuickSort.php 快速排序
│ │ ├── ShellSort.php 希尔排序
│ │ ├── MergeSort.php 归并排序
│ │ ├── InsertSort.php 插入排序
│ │ └── SelectSort.php 选择排序
│ │
│ ├── Query 查找篇
│ │ ├── BinaryQuery.php 二分查找
│ │ ├── InseertQuery.php 插入查找
│ │ ├── FibonacciQuery.php 斐波那契查找
│ │ └── QulickQuery.php 快速查找
│ │
│ └── Other 其他
│ ├── MonkeyKing.php 猴子选大王
│ ├── DynamicProgramming.php 动态规划
│ ├── Fibonacci.php 斐波那契数列
│ ├── StealingApples.php 偷苹果求余
│ ├── HanoiGames.php 汉诺塔游戏
│ ├── BidirectionalQueue.php 双向队列
│ ├── ColorBricks.php 彩色砖块
│ ├── GetCattle.php 牛年求牛
│ ├── OnlyNumbers.php 求唯一数
│ ├── PokerGames.php 洗扑克牌
│ └── BigSmallReplace.php Hello World 输出 Olleh Dlrow
│
├──LICENSE
└──README.md
记录自己理解算法，数据结构的过程，尽可能的简单全面以及详细，让算法学习运用灵活自如，加油(ง •̀_•́)ง
log10100 相当于问"降多少个10相乘的结果为100"，答案当然是2个了 因此log10100=2，即对数运算是幂运算的逆运算
| left | right |
|---|---|
| 23 = 8 | log28 = 3 |
| 24 = 16 | log216 = 4 |
| 25 = 32 | log232 = 5 |
就是酱紫，你要是没有学会，我们也不会等你
以二分查找为例，使用它可节省多少时间呢？简单查找诸葛地检查数字，如果列表包含100个数字，最多需要猜100次。
换而言之最多需要猜测的次数与列表长度相同，这被称为线性时间(linear time)，而二分查找则不同，如果列表包含100个元素
最多需要7次，如果列表包含40亿个数字，最多需猜32次，而分查找的运行时间为对数时间 O(log)
大O表示法是一种特殊的表示法 ，指出了算法的速度有多快。有个屌用啊，实际上，你经常要去复制别人的代码。 在这种情况下，知道这些算法的速度有快有慢
- 算法的运行时间以不同的速度增加
- 例如简单查找与二分查找的区别
| 元素 | 简单查找 | 二分查找 |
|---|---|---|
| 100个元素 | 100ms | 7ms |
| 10000个元素 | 10s | 14ms |
| 1 000 000 000 个元素 | 11天 | 30ms |
- 大
O表示发指出了算法有多快，例如列表包含n个元素，简单查找需要检查每个元素，因此需要执行n次操作 使用大O表示发这个运行时间为O(n),二分查找需要执行logn次操作，使用大O表示为O(log n) - 一些常见的大O运行时间
- O(log n) ,也叫对数时间，这样的算法包括二分算法
- O(n),也叫线性时间，这样的算法包括简单查找。
- O(n * log n) 快速排序
- O(n2),选择排序
- O(n!) 即阶乘时间
- 这里是重点
- 算法的速度指的并非时间，而是操作数的增速
- 谈论算法的速度时间时，我们说的是随着输入的增加，其运行时间将以什么样的速度增加
- 算法的运行时间用大O表示发表示
- O(log n)比O(n)快，当需要搜索的元素越多时，前者比后者快的越多
- 从程序上看，递归表现为自己调用自己，循环则没有这样的形式。
- 递归是从问题的最终目标出发，逐渐将复杂问题化为简单问题，并且简单的问题的解决思路和复杂问题一样，同时存在基准情况，就能最终求得问题，是逆向的。而循环是从简单问题出发，一步步的向前发展，最终求得问题，是正向的。
- 任意循环都是可以用递归来表示的，但是想用循环来实现递归（除了单向递归和尾递归），都必须引入栈结构进行压栈出栈。
- 一般来说，非递归的效率高于递归。而且递归函数调用是有开销的，递归的次数受堆栈大小的限制。
- Fork 我的项目并提交你的
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- Merge
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