继数据结构与算法 --- 组数、链表、栈和队列（一）讲解完数组，链表及算法的优化策略之后，接下来继续讲解两种特殊的线性表结构，栈和队列。

数组、链表、栈和队列是四种基础数据结构，他们是高级、复杂的数据结构和算法的基础。本篇先来讲述数组，链表，及算法的优化策略。

介绍

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引言

在上一篇复杂度分析专题（一）中，学习了复杂度的大O表示法和一些常见复杂度（$O(1)$、$O(n)$、$O(logn)$、$O(n^2)$等等）的分析方法，下面介绍4个更加细分的复杂度概念：

• 最好情况时间复杂度（best case time complexity）。
• 最坏情况时间复杂度（worst case time complexity）。
• 平均情况时间复杂度（average case time complexity）。
• 均摊时间复杂度（amortized time complexity）。

意义

算法复杂度分析的意义在于评估算法的执行效率，找出最优解决方案，是优化算法和改进程序性能的基础。通过对算法的时间复杂度和空间复杂度进行分析，可以帮助我们预估该算法运行所需的资源，从而提高程序的性能。