Week3：渐进分析1

你好，我是悦创。

今天的话题，会有有些枯燥：使用渐进分析，我们就可以判断一段代码是高效率还是低效率。

在上节课，我们特意创建了一个使用 Python 列表创建的 set ADT。但是我们也知道，那是非常低效的代码。这种实现方法可以，但是运行的不快。

美国有句老话：An engineer will do for a dime what any fool will do for a dollar.

工程师与傻瓜相比，其高明之处在于能省钱省力。

这句话的意思是：有些事情，很多人都有能力做，比如修水管、安装房子的大门或者修车，但是只有一部分人，真正能称得上做得好。编程也是这样，任何人，哪怕只有非常基础的编程知识，都能写出非常庞大的程序。但你会发现，缺少专业知识的人，只能写出不好的代码。

——什么样的代码算不好的呢？

「数据结构不佳的代码，就是不好。」

这样的代码会非常复杂，很难读懂。运行起来缓慢，占内存大。

反之，如果你养成了很好的编程习惯，你就能写出运用正确数据结构的代码。

这样的代码简单优雅，运行起来非常快捷。占用合理的内存大小，我把数据结构拿到最前面讲，是有原因的。——这是写好代码的最重要的环节之一。

如果数据结构不错，代码就更容易写。更有效率，人生都美好了。

比如：我们之前看到用 Python 列表数据结构，建立抽象数据类型的集。「人生太痛苦了」

我们今天要学习一种叫做 Big-Theta，一种严密的方法，并以此来判断。

一段代码运行起来，是快是慢。

这种方法必须在数学上具有严密性。

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