算法的最坏情况与最佳情况

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如果一个程序运行多次，则有时候它会快点儿，有时候它会慢点儿。算法也一样，在输入1的情况下和输入2的情况下，其执行效率不一定一样。即算法会随着输入数据的不同而有秩序效率的不同，有时候会快点儿，有时候会慢点儿。例如，对一个已经排好序的序列进行排序就要相对容易一些。另外，输入规模的大小也影响算法的运行时间。例如，一个短的序列就比一个很长的序列容易排序。

一般来说，我们希望获得一个算法的时间效率下限，因为所有人都喜欢某种保证：即算法无论如何不会低于我们保证的效率。这种分析就是所谓的最坏情况分析。最坏情况分析指的是在给定输入尺寸的情况下，一个算法运行的效率的下限。

比如早晨上班出门后突然想起来，手机忘记带了，这年头，钥匙、钱包、手机三大件，出门哪样也不能少呀。于是回家找。打开门一看，手机就在门口玄关的台子上，原来是出门穿鞋时忘记拿了。这当然是比较好，基本没花什么时间寻找。可如果不是放在那里，你就得进去到处找，找完客厅找卧室、找完卧室找厨房、找完厨房找卫生间，就是找不到，时间一分一秒的过去，你突然想起来，可以用家里座机打一下手机，听着手机铃声来找呀，真是笨。终于找到了，在床上枕头下面。你再去上班，迟到。见鬼，这一年的全勤奖，就因为找手机给黄了。

找东西有运气好的时候，也有怎么也找不到的情况。但在现实中，通常我们碰到的绝大多数既不是最好的也不是最坏的，所以算下来是平均情况居多。

算法(Algorithms)的复杂度(Complexity)是指运行一个算法所需消耗的资源(时间或者空间)。同一个算法处理不同的输入数据所消耗的资源也可能不同，所以分析一个算法的复杂度时，主要有三种情况可以考虑，最差情况(Worst Case)下的，平均情况(Average Case)的，最好情况(Best Case)下的。

算法的分析也是类似，我们查找一个有n个随机数字数组中的某个数字，最好的情况是第一个数字就是，那么算法的时间复杂度为O(1)，但也有可能这个数字就在最后一个位置上待着，那么算法的时间复杂度就是O(n)，这是最坏的一种情况了。

最坏情况运行时间是一种保证，那就是运行时间将不会再坏了。在应用中，这是一种最重要的需求，通常，除非特别指定，我们提到的运行时间都是最坏情况的运行时间。

而平均运行时间也就是从概率的角度看，这个数字在每一个位置的可能性是相同的，所以平均的查找时间为n/2次后发现这个目标元素。平均情况更能反映大多数情况下算法的表现。平均情况分析就是对所有输入尺寸为n的输入，让算法运转一遍，然后取它们的平均值。当然，实际中不可能将所有可能的输入都运行一遍，因此平均情况通常指的是一种数学期望值，而计算数学期望值则需要对输入的分布情况进行假设。

平均运行时间是所有情况中最有意义的，因为它是期望的运行时间。也就是说，我们运行一段程序代码时，是希望看到平均运行时间的。可现实中，平均运行时间很难通过分析得到，一般都是通过运行一定数量的实验数据后估算出来的。

有时候我们还需要知道最好情况是什么，这有两层意义：一是我们想知道如果运气好，能好到什么程度；二是如果我们能够证明好运气与我们同在，当然需要知道运气好的时候算法表现如何。这种最好分析就是在给定输入规模的时候，看看哪种输入能使算法的运行最有效率。当然，有人认为这种最好情况分析有点假：我们可以操控输入来使一个本来很慢的算法表现得很快，从而达到蒙蔽人的效果。

对算法的分析，一种方法是计算所有情况的平均值，这种时间复杂度的计算方法称为平均时间复杂度。另一种方法是计算最坏情况下的时间复杂度，这种方法称为最坏时间复杂度。一般在没有特殊说明的情况下，都是指最坏时间复杂度。

我以前问过老师，为什么要分析最坏情况下的算法时间复杂性？结果老师的答案是程序就是要看最差的时间，而且最差时间比较容易计算出来。

嗯，这是个原因。大概还有下面的一些原因：

最差情况下的复杂度是所有可能的输入数据所消耗的最大资源，如果最差情况下的复杂度符合我们的要求，我们就可以保证所有的情况下都不会有问题。
某些算法经常遇到最差情况。比如一个查找算法，经常需要查找一个不存在的值。
也许你觉得平均情况下的复杂度更吸引你，可是平均情况也有几点问题。第一，难计算，多数算法的最差情况下的复杂度要比平均情况下的容易计算的多，第二，有很多算法的平均情况和最差情况的复杂度是一样的. 第三，什么才是真正的平均情况？如果你假设所有可能的输入数据出现的概率是一样的话，也是不合理的。其实多数情况是不一样的。而且输入数据的分布函数很可能是你没法知道。
考虑最好情况的复杂度更是没有意义。几乎所有的算法你都可以稍微修改一下，以获得很好的最好情况下的复杂度(要看输入数据的结构，可以是O(1))。怎样修改呢? 预先计算好某一输入的答案，在算法的开始部分判断输入，如果符合，给出答案。

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