算法赏析：最大值最小值计算与线性查找解析

"本课程是《算法赏析》，旨在培养学员的计算思维和算法思维能力，讲解计算机问题求解的经典算法设计方法和复杂度分析。主要内容包括计算机基础、数据结构、算法简介、数值存储、循环结构、算法复杂度、枚举算法、递归与分治策略等，特别关注最大值最小值的计算和线性查找技术。课程目标是让学员掌握枚举、分治、递归与迭代等算法，并能在实际编程中应用。" 在第13讲中，我们讨论了如何寻找一组数据中的最大值和最小值，以及线性查找这种基本的搜索技术。 对于计算最大值，我们首先假设数组的第一个元素是当前最大值。然后，遍历数组的其余部分，如果遇到一个比当前最大值更大的数，就更新最大值。这个过程持续到数组的所有元素都被检查过。例如，如果数组是[84, 88, 88, 88, ...]，初始最大值设为84，当遇到88时，最大值更新为88，后续再遇到相同的88，最大值不变。最终，最大值为88。这种方法简单直观，适用于任何大小的数组。 同样，求解最小值的算法逻辑与求最大值类似，只是需要将“大于”条件改为“小于”。通过同样的比较过程，可以找到数组中的最小元素。 线性查找是一种基本的搜索算法，它从列表的第一个元素开始，逐个比较目标值，直到找到匹配项或者遍历完整个列表。在最佳情况下，即目标值是列表的第一个元素，线性查找只需一次比较即可找到。最坏的情况是目标值不在列表中，需要比较所有元素。平均而言，线性查找的效率与列表的长度成正比。尽管效率相对较低，但线性查找对数据排序没有特殊要求，因此在某些场景下仍然实用。 在课程中，学员被要求绘制求最小值的流程图，以加深理解。同时，也介绍了线性查找的性能分析，包括最好情况、最坏情况和平均情况下的查找次数，帮助学员理解算法的效率特点。 通过这些基础知识的学习，学员能够掌握基础的算法思维和编程技巧，以便在未来面对复杂问题时，既能设计出有效的解决方案，也能实现它们。