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  • 主要介绍了科学知识:时间复杂度计算方法,本文介绍了问题的定义、时间复杂度计算步骤、时间复杂度计算规则等内容,需要的朋友可以参考下
  • 时间复杂度和空间复杂度计算,越精简越好,越通俗越好,网上说的都太“难理解“了。
  • 算法复杂度计算方法

    2017-08-16 10:47:45
    算法复杂度计算方法
  • 空间复杂度计算

    2020-05-04 13:32:05
    算法空间复杂度通过计算算法所需的存储空间实现,算法空间复杂度计算的公式记作:S(n)=O(f(n)),其中n为问题规模,f(n)为语句关于n所占储存空间的函数。 当一个算法的空间复杂度是常量时,即不随处理数据n变化而变化时...

    空间复杂度

    记录一下以免忘记
    空间复杂度指运行完一个程序所需的内存空间,有时可以用空间来换取时间。
    算法空间复杂度通过计算算法所需的存储空间实现,算法空间复杂度计算的公式记作:S(n)=O(f(n)),其中n为问题规模,f(n)为语句关于n所占储存空间的函数。
    当一个算法的空间复杂度是常量时,即不随处理数据n变化而变化时可记为O(1),空间复杂度的计算与时间复杂度计算大体相同。

     int i = 0;
     int j = 0 ;
      //...后面即使在有10个变量20个,只要内存不随n而改变就可记作O(1)
    
    for(int i = 0;i<n;i++){
    int j = 0;
    }
    

    这段代码中创建了n个j变量所以空间复杂度为S(n) = O(n)。

    for(int i = 0 ; i <n; i ++){
    	for(int j = i ; j< n ; j++){
    		int k = 0;
    	}
    }
    

    一共要创建(n+1)*n/2个变量保留最高项的出空间复杂度S(n)=O(n²)。

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  • 实验室师兄写的代码,使用灰度共生矩阵计算图像的纹理复杂度,然后可以用来衡量嵌入水印的多少。
  • 算法复杂度计算.doc

    2020-04-19 20:58:53
    算法复杂度计算 算法复杂度是在数据结构这门课程的第一章里出现的因为它稍微涉及到一些数学问题所以很多同学感觉很难加上这个概念也不是那么具体更让许多同学学起来无从下手下面我们就这个问题给各位考生进行分析 ...
  • 算法时间复杂度计算

    2015-09-21 16:40:15
    算法时间复杂度计算

    算法时间复杂度计算

    定义:

      一般情况下,算法时间复杂度就是算法中基本操作重复执行的次数。

    计算方法:

    先找出算法的基本操作,然后计算出它们的执行次数,忽略常量、低次幂和高次幂的系数。用大O来表示时间复杂度。

    常见时间复杂度:

    1.常数时间复杂度O(1):如果算法的执行时间不随着问题规模n的增加而增长,即使算法中有上千条语句,其执行时间也不过是一个较大的常数。此类算法的时间复杂度是O(1)

    2.对数阶O(log2n)、线性对数阶O(nlog2n),除了常数阶以外,该种效率最高。

    3.O(z^2):指数阶时间复杂度,该种不实用,指数爆炸性。

    4.对数阶log2n(以2为底10的对数)与lg(n)是等价的,因为对数换底公式:log(a,b)=log(c,b)/log(c,a)  =》 忽略掉系数,二者等价。

    5.含极限时间复杂度: 1/n n趋于无穷大时,1/n趋向于0,所以2*(1/n)*(1/log2n) + 4*(1/log2n) + 3=0

    复杂度与时间效率的关系:

    c < log2n < n < n*log2n < n2 < n3 < 2n < 3n < n! c是一个常量)
    |--------------------------|--------------------------|-------------|
               较好                           一般                      较差

    一个例子

    int num1, num2;for(int i=0; i<n; i++){  num1 += 1;  for(int j=1; j<=n; j*=2){   num2 += num1;  }

    }

     

    基本语句:两重for循环中的语句。

    第一重for循环的时间复杂度为n

    对于第二重循环的时间复杂度为:

    j每循环一次乘了2

    J初始为1,所以循环x从之后j=2^x

    J>n时停止循环,也就是2^x  > n,此时x=log2n

    所以j循环了log2n次。 

    所以整个程序的时间复杂度为nlog2n

    参考地址

    http://blog.csdn.net/firefly_2002/article/details/8008987

    http://www.zhihu.com/question/20503898

    http://univasity.iteye.com/blog/1164707

     

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  • McCabe环路复杂度计算

    千次阅读 2017-08-19 09:46:54
    McCabe环路复杂度计算 环路复杂度用来定量度量程序的逻辑复杂度。以McCabe方法来表示。 在程序控制流程图中,节点是程序中代码的最小单元,边代表节点间的程序流。一个有e条边和n个节点的流程图F,可以用下述3...

    McCabe环路复杂度计算

    环路复杂度用来定量度量程序的逻辑复杂度。以McCabe方法来表示。

    在程序控制流程图中,节点是程序中代码的最小单元,边代表节点间的程序流。一个有e条边和n个节点的流程图F,可以用下述3种方法中的任何一种来计算环形复杂度。
    (1)流图中的区域数等于环形复杂度。
    (2)流图G的环形复杂度V(G)=E-N+2,其中,E是流图中边的条数,N是结点数。
    (3)流图G的环形复杂度V(G)=P+1,其中,P是流图中判定结点的数目。

    (最好使用第二种方法进行计算)

    环路复杂度越高,程序中的控制路径越复杂。

    下面以09年试题为例:

     软件设计师Mccabe试题

     使用第1种方法:

    上图:共有判断节点2个,把整个平面分成3块,即C节点将区域分为2,而E节点再将C的右区域分为2,C的左区域1加上右区域2,因此复杂度为3;

    下图:共有判断节点3个,把整个平面分为4块,即C节点将区域分为2,而D节点再将C的左区域分为2,E节点再将C的右区域分为2,C的左区域加上右区域,因此复杂度为4

    使用第2种方法:

    流图G的环形复杂度V(G)=E-N+2,其中,E是流图中边的条数,N是结点数。

    上图:8-7+2=3

    下图:9-7+2=4(此处E为9非10,因为环路度量法,它是考虑控制的复杂程度,即条件选择的分支繁杂程度,而G节点并没有涉及到程序控制分支,G节点的自环弧线要忽略掉)

    使用第3种方法计算:

    流图G的环形复杂度V(G)=P+1,其中,P是流图中判定结点的数目。

    上图:C,E,2个点,复杂度2+1=3

    下图:CED,3个点,复杂度3+1=4










    下图所示的程序流程图中有()条不同的简单路径。采用McCabe度量法计算该程序图的环路复杂性为()。


    环形复杂度定量度量程序的逻辑复杂度。描绘程序控制流的流图之后,可以用下述3种方法中的任何一种来计算环形复杂度。
    (1)流图中的区域数等于环形复杂度。
    (2)流图G的环形复杂度V(G)=E-N+2,其中,E是流图中边的条数,N是结点数。
    (3)流图G的环形复杂度V(G)=P+1,其中,P是流图中判定结点的数目。
    这种环路度量法,计算的思路是这样的:它是考虑控制的复杂程度,即条件选择的分支繁杂程度。
    图中有3次简单的判断。故3条简单路径,形成3块环形区域,区域复杂度为3。

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    慕课学习-平均时间复杂度计算

    在这里插入图片描述
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    在这里插入图片描述
    否定在这里插入图片描述
    参照A(n)前半部分公式,可得在1-p的情况下:
    [(1-p)/n*n1]2*n3


    1. 需要比较n次 ↩︎

    2. 每一次的结果,等同于 前半部分的i*p/n ↩︎

    3. 总共有n个相同的"2" ↩︎

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空空如也

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复杂度怎么计算