算法和数据结构是计算机科学的基础。如果没有正确的算法和数据结构知识，开发人员将不得不经历艰难的情况，或者可能会保持业余水平。基本上，如果你应聘更大的公司，他们肯定会有算法和数据结构方面的面试问题。程序员的艺术是通过正确选择数据结构来实现最有效的算法。

简而言之，算法是解决问题的一系列规则，数据结构是你收集和组织数据的地方。无论是数据挖掘、机器学习、人工智能、Web 应用程序还是移动应用程序，你都应该熟悉算法和数据结构。

时间复杂度和运行时间

为了了解算法的效率，我们需要熟悉解决特定问题所需的时间。通常，我们使用术语 Big O 表示法来衡量算法的时间复杂度。

所以，让我们用一些代码来解释它：

private void Print(int N){    for(int i=0;i<N;i++){       Console.WriteLine("hello world");    } }

上面的代码将打印“hello world”N 次。所以，一般来说，你可以说上面程序的运行时间是 O(N)，其中 O 是大 O 表示法。

我们再看一段代码：

int N = 5;int count = 0;for (int i = 0; i < N; i++){   for (int j = 0; j < N; j++){      Console.Write(++count);      Console.WriteLine(".hello world");   }}

上面的代码会打印 25 次“hello world”，也就是说上面算法的运行时间是 O(N²)。

以下部分描述了运行时间的时间复杂度。

1. 常数

运行时间：O（1）

执行给定操作需要固定数量的步骤。例如，1、5、10 或其他数字，并且此计数不依赖于输入数据的大小。Dictionary和hashmap是具有恒定时间复杂度的数据结构的示例。

2. 对数

运行时间：O (log(N))

它采用 log(N) 步骤的顺序，其中对数的底通常为 2，用于对 N 个元素执行给定的操作。如果 N=1,000,000，复杂度为 O(log(N)) 的算法将执行大约 20 步。

3.线性

运行时间：O(N), O(N*log(N))

对 N 个元素执行操作所需的步数几乎与元素数相同。如果 N=1,000,000，复杂度为 O(N) 的算法将执行大约 1,000,000 步。

如果 N=1,000,000，复杂度为 O(N*log(N)) 的算法将执行大约 1,000,000 * 20 步。

4.二次方

运行时间：O(N²)

它需要 N 平方步数。

5.立方

运行时间：O(N³)

它需要 N 立方步数。

6：指数

运行时间：O(2^N), O(N!), O(N^N)

它需要几个步骤，对输入数据具有指数可靠性。在 N=20 和 O(2^N) 的时间复杂度下，它需要 1,048,576 步。

时间复杂度和执行时间

本节根据元素的数量描述时间复杂度及其执行时间。

如果复杂度低，即使对于大量元素，程序也会执行得很快；如果复杂度高，则对于少量元素，程序会执行缓慢甚至挂起。下表显示了时间复杂度及其执行时间。

了解你正在编写的程序的时间复杂度非常重要。