考前点睛：数据结构与算法常用算法时间空间复杂度速查表

在系统分析师的备考中，数据结构与算法是一个重要的部分，而掌握常用算法的时间和空间复杂度更是关键中的关键。为了让大家能够更高效地复习，本文将为大家介绍如何制作常用算法时间空间复杂度的速查表。

一、时间复杂度

1. 排序算法
   • 冒泡排序：平均时间复杂度为 O(n^2)，最好情况（已排序）为 O(n)，最坏情况为 O(n^2)。
   • 选择排序：时间复杂度始终为 O(n^2)。
   • 插入排序：平均和最坏情况为 O(n^2)，最好情况（已排序）为 O(n)。
   • 快速排序：平均时间复杂度为 O(n log n)，最坏情况为 O(n^2)。
   • 归并排序：时间复杂度为 O(n log n)。

学习方法：通过实际代码实现，观察不同输入规模下的运行时间，加深对时间复杂度的理解。

1. 查找算法
   • 顺序查找：平均时间复杂度为 O(n)。
   • 二分查找：时间复杂度为 O(log n)。

二、空间复杂度

1. 冒泡排序、选择排序、插入排序：空间复杂度均为 O(1)。
2. 快速排序：平均空间复杂度为 O(log n)，最坏情况为 O(n)。
3. 归并排序：空间复杂度为 O(n)。

三、制作速查表的方法

1. 确定表格的列标题，包括算法名称、时间复杂度（平均、最好、最坏）、空间复杂度。
2. 按照排序算法和查找算法的分类，将各个算法的相关信息填入表格。
3. 可以使用不同的颜色或字体样式来区分时间复杂度和空间复杂度，或者区分不同的算法类别，使表格更加清晰易读。
4. 在表格旁边可以添加一些简要的注释或说明，帮助记忆和理解。

例如：

通过制作这样的速查表，在复习和考试时能够快速查阅，提高解题效率。同时，在制作过程中也能加深对算法复杂度的理解和记忆。

总之，掌握常用算法的时间空间复杂度对于系统分析师的备考至关重要，希望大家都能通过有效的学习和准备，在考试中取得好成绩！

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