🚀 什么是算法优化？

算法优化是通过改进设计或调整参数，使算法在效率、准确性或资源消耗上达到更优的解决方案。常见场景包括：

  • 降低时间复杂度（如从 O(n²) 到 O(n log n)）
  • 减少空间占用（如压缩数据结构）
  • 提升实际运行性能（如剪枝策略）

💡 核心优化方法

1. 贪心算法 🧠

每次选择当前最优解，逐步逼近全局最优

贪心算法_示意图

2. 动态规划 🔄

通过存储中间状态避免重复计算

动态规划_示意图

3. 分治策略 🧱

将问题拆分为子问题，分别解决后合并结果

分治策略_示意图

4. 启发式算法 🔍

在复杂问题中通过经验规则寻找近似解

启发式算法_示意图

📈 优化示意图的实用价值

  • 可视化抽象概念（如时间复杂度对比）
  • 帮助理解算法执行流程
  • 发现潜在性能瓶颈

🧩 扩展阅读

想深入了解算法优化技巧？可参考：
/algorithm/优化方法概述
/algorithm/算法复杂度分析

📌 提示：示意图中若需调整参数或算法类型，可通过 /algorithm/优化_参数配置 进行交互式探索