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  • 本篇文章重点分析如何计算一个程序时间复杂度和空间复杂度 一、时间复杂度 对涉及的对数时间复杂度写法的说明: 平时我们计算时间复杂度常说的logn以及nlog都没有涉及底数,这是因为无论是以e为底,还是以某个数...

    理解程序执行的时间复杂度和空间复杂度对于优化程序非常重要
    本篇文章重点分析如何计算一个程序的时间复杂度空间复杂度
    一、时间复杂度
    对涉及的对数时间复杂度写法的说明:
    平时我们计算时间复杂度常说的logn以及nlog都没有涉及底数,这是因为无论是以e为底,还是以某个常数为底,底数始终是一个常数,在计算时间复杂度时常数可以忽略,因此,习惯性的写为logn、nlogn等等。
    概念
    执行算法所需要消耗的时间长短,称为算法的时间复杂度。
    时间复杂度的表示方式(大O)
    T(n)=O(f(n))
    n是影响复杂度变化的因子,f(n)是复杂度具体的算法。
    常见的时间复杂度量级(从小到大)
    常数阶:O(1);
    对数阶:O(logn)
    线性阶:O(n);
    线性对数阶:O(nlogn)
    平方阶:O(n2)
    立方阶:O(n3)
    k次方阶:O(nk)
    指数阶:O(2n)
    阶乘阶:O(n!)
    下面为了方便理解这些阶数的大小,给出博客(https://www.cnblogs.com/chenjinxinlove/p/10038919.html)
    中绘制的时间复杂度曲线以及性能比较。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    举例分析
    常数阶

    int x=1;
    int y=7;
    y=x;
    

    时间复杂度表示的是代码执行时间的一个增长变化趋势,在上面的代码中无论出现多少个赋值语句,其时间复杂度仍为O(1)。这是由于赋值操作本身没有增长趋势。
    对数阶

    int i=1;
    while(i<n){
    	i*=2;
    }
    

    对于上面的代码,假设n=16,则循环实际上一共执行4次,24=16,log216=4。所以时间复杂度为O(logn),至于为什么不写成O(lon2n),在文章的开头已经说明,这里不再赘述。
    线性阶

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

    利用上面的代码顺便解决一个疑惑,
    为什么时间复杂度都是统一的形式,不需要加常数项或者倍数
    对于上述第1、2行代码,各执行一次;第三行代码执行1次;第4、5行代码各执行n次,加起来整个程序一共执行了2n+3次,那时间复杂度是不是直接写O(2n+3)就好了??
    开始我也这么觉得,但是本文章上面提到,时间复杂度表示的是时间增长的一个趋势,占据算法运行时间长短的是它的增长趋势,1表示常数阶,n表示线性阶等等,因此没有~~O(2n+3)~~这种写法,只有O(n),统一写为O(n)也可以更好地区分,只要时间复杂度都为O(n),除去最好和最坏的时间,其算法的运行时间在一个数量级上,相差不会太大。
    线性对数阶

    int i=0;
    int j=1;
    while(i<n){
    	while(j<n){
    		j*=2;
    	}
    	i++;
    }
    

    上面算法有两层循环,最外层执行n次,里面一层执行logn次,因此算法事件复杂度为O(nlogn)。这两个算法的代码在上面都分析过,只不过在此进行嵌套。
    平方阶

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

    对于上面已经提到的线性阶O(n),两个线性阶进行嵌套,得到的就是平方阶,当然两层循环不一定都用n表示,改成m也是平方阶。趋势!趋势!趋势!很重要。
    立方阶、k次方阶,在这里不再举例,就是对线性阶的多层嵌套
    对于后面的指数阶阶乘阶在这里不好给出例子(我没找到合适的简单概括这两个例子的代码),恳请各位大神在评论区补充,我看到后一定立马补充进来,谢谢你们。
    二、空间复杂度
    概念
    算法执行所需要消耗的存储空间的大小,称为算法的空间复杂度
    空间复杂度主要包含三个方面:
    1.程序本身所占空间
    2.输入数据所占空间;
    3.辅助变量所占空间
    这个空间复杂度的理解可以对比时间复杂度来理解和计算
    空间复杂度的表示方式(大O)
    S(n)=O(g(n))
    n表示问题规模
    举例分析
    常数阶

    int i=0;
    int j=0;
    int sum=0;
    i+=100;
    j-=1000;
    sum=i+j;
    

    对上面的代码分析可知,代码中所需要的临时空间不会随着某个变量的改变而增加存储空间,因此算法的空间复杂度是一个常数阶O(1)。
    线性阶

    vector<int> vec=(n,1);
    for(int i=0;i<n;i++)vec.push_back(i);
    

    对于上面的代码,第1行是定义并初始化一个一维向量,向量大小所占的空间为n个int类型的空间,第2行,是对定义的一维向量进行赋值操作,执行了n次,但是没有产生新的空间,所以空间复杂度:S(n)=O(n),时间复杂度T(n)=O(n)。
    三、总结
    对于时间复杂度和空间复杂度在小的程序计算中难以察觉,毕竟现在的笔记本和台式CPU的计算能力大大提高,但是当某些数据量变大或者算法较为复杂时,根据时间复杂度和空间复杂度对算法进行优化,对整个算法的执行效率会有质的增长。本人有一篇博客中讲到了归并排序,是一个算法题目,在那个题目中如果不对算法进行选择时,法算执行会占用大量的内存、耗费较多的运行时间,有兴趣的可以去看一下。

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  • 如何计算程序时间复杂度

    万次阅读 多人点赞 2018-07-03 21:32:25
    出自:...当输入量n逐渐加大时,时间复杂性的极限情形称为算法的“渐近时间复杂性”。我们常用大O表示法表示时间复杂性,注意它是某一个算法的时间复杂性。大O表示只是说有...

    出自:https://blog.csdn.net/virus2014/article/details/52274849

    定义:如果一个问题的规模是n,解这一问题的某一算法所需要的时间为T(n),它是n的某一函数T(n)称为这一算法的“时间复杂性”。

    当输入量n逐渐加大时,时间复杂性的极限情形称为算法的“渐近时间复杂性”。

    我们常用大O表示法表示时间复杂性,注意它是某一个算法的时间复杂性。大O表示只是说有上界,由定义如果f(n)=O(n),那显然成立f(n)=O(n^2),它给你一个上界,但并不是上确界,但人们在表示的时候一般都习惯表示前者。

    此外,一个问题本身也有它的复杂性,如果某个算法的复杂性到达了这个问题复杂性的下界,那就称这样的算法是 最佳算法。

    “大O记法”:在这种描述中使用的基本参数是 
    n,即问题实例的规模,把复杂性或运行时间表达为n的函数。这里的“O”表示量级 (order),比如说“二分检索是 O(logn)的”,也就是说它需要“通过logn量级的步骤去检索一个规模为n的数组”记法 O ( f(n) )表示当 n增大时,运行时间至多将以正比于 f(n)的速度增长。

    这种渐进估计对算法的理论分析和大致比较是非常有价值的,但在实践中细节也可能造成差异。例如,一个低附加代价的O(n2)算法在n较小的情况下可能比一个高附加代价的 O(nlogn)算法运行得更快。当然,随着n足够大以后,具有较慢上升函数的算法必然工作得更快。

    O(1)

    Temp=i;i=j;j=temp;                    

    以上三条单个语句的频度均为1,该程序段的执行时间是一个与问题规模n无关的常数。算法的时间复杂度为常数阶,记作T(n)=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)。

    O(n^2)

    2.1. 
    交换i和j的内容

    sum=0;                 (一次)
    for(i=1;i<=n;i++)       (n次 )
    for(j=1;j<=n;j++)(n^2次 )
    sum++;       (n^2次 )
    解:T(n)=2n^2+n+1 =O(n^2)

    2.2.

    for (i=1;i<n;i++) {
        y=y+1;         ①   
        for
        (j=0;j<=(2*n);j++)    
        x++;        ②      
    }   

    解: 
    语句1的频度是n-1 
    语句2的频度是(n-1)*(2n+1)=2n^2-n-1 
    f(n)=2n^2-n-1+(n-1)=2n^2-2 
    该程序的时间复杂度T(n)=O(n^2).

    O(n)

    2.3.

    a=0;
    b=1;for(i=1;i<=n;i++){s=a+b;    ③
        b=a;     ④  
        a=s;     ⑤
    }

    解:语句1的频度:2, 
    语句2的频度:n, 
    语句3的频度: n-1, 
    语句4的频度:n-1, 
    语句5的频度:n-1, 
    T(n)=2+n+3(n-1)=4n-1=O(n).

    O(log2n) 
    2.4.

    i=1;       ①
    while (i<=n)
        i=i*2; ②

    解: 语句1的频度是1, 
    设语句2的频度是f(n), 则:2^f(n)<=n;f(n)<=log2n 
    取最大值f(n)=log2n, T(n)=O(log2n )

    O(n^3)

    2.5.

        for(i=0;i<n;i++)
        {  
           for(j=0;j<i;j++)  
           {
              for(k=0;k<j;k++)
                 x=x+2;  
           }
        }

    解:当i=m, 
    j=k的时候,内层循环的次数为k当i=m时, j 可以取 0,1,…,m-1 , 所以这里最内循环共进行了0+1+…+m-1=(m-1)m/2次所以,i从0取到n, 则循环共进行了: 0+(1-1)*1/2+…+(n-1)n/2=n(n+1)(n-1)/6所以时间复杂度为O(n^3).

    我们还应该区分算法的最坏情况的行为和期望行为。如快速排序的最坏情况运行时间是 O(n^2),但期望时间是 O(nlogn)。通过每次都仔细 地选择基准值,我们有可能把平方情况 (即O(n^2)情况)的概率减小到几乎等于 0。在实际中,精心实现的快速排序一般都能以 (O(nlogn)时间运行。

    下面是一些常用的记法: 
    访问数组中的元素是常数时间操作,或说O(1)操作。一个算法如 果能在每个步骤去掉一半数据元素,如二分检索,通常它就取 O(logn)时间。用strcmp比较两个具有n个字符的串需要O(n)时间。常规的矩阵乘算法是O(n^3),因为算出每个元素都需要将n对元素相乘并加到一起,所有元素的个数是n^2。 
    指数时间算法通常来源于需要求出所有可能结果。例如,n个元 素的集合共有2n个子集,所以要求出所有子集的算法将是O(2n)的。指数算法一般说来是太复杂了,除非n的值非常小,因为,在 这个问题中增加一个元素就导致运行时间加倍。不幸的是,确实有许多问题 (如著名的“巡回售货员问题” ),到目前为止找到的算法都是指数的。如果我们真的遇到这种情况,通常应该用寻找近似最佳结果的算法替代之。

    计算方法

    1.一个算法执行所耗费的时间,从理论上是不能算出来的,必须上机运行测试才能知道。但我们不可能也没有必要对每个算法都上机测试,只需知道哪个算法花费的时间多,哪个算法花费的时间少就可以了。并且一个算法花费的时间与算法中语句的执行次数成正比例,哪个算法中语句执行次数多,它花费时间就多。

    一个算法中的语句执行次数称为语句频度或时间频度。记为T(n)。

    2.一般情况下,算法的基本操作重复执行的次数是模块n的某一个函数f(n),因此,算法的时间复杂度记做:T(n)=O(f(n))。随着模块n的增大,算法执行的时间的增长率和f(n)的增长率成正比,所以f(n)越小,算法的时间复杂度越低,算法的效率越高。

    在计算时间复杂度的时候,先找出算法的基本操作,然后根据相应的各语句确定它的执行次数,再找出T(n)的同数量级(它的同数量级有以下:1,Log2n ,n ,nLog2n ,n的平方,n的三次方,2的n次方,n!),找出后,f(n)=该数量级,若T(n)/f(n)求极限可得到一常数c,则时间复杂度T(n)=O(f(n))。

    3.常见的时间复杂度

    按数量级递增排列,常见的时间复杂度有:常数阶O(1), 对数阶O(log2n), 线性阶O(n), 线性对数阶O(nlog2n), 平方阶O(n^2), 立方阶O(n^3),…, k次方阶O(n^k), 指数阶O(2^n) 。

    其中,

    1.O(n),O(n^2), 立方阶O(n^3),…, k次方阶O(n^k) 为多项式阶时间复杂度,分别称为一阶时间复杂度,二阶时间复杂度……

    2.O(2^n),指数阶时间复杂度,该种不实用

    3.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

    例:算法:

      for(i=1;i<=n;++i)
      {
         for(j=1;j<=n;++j)
         {
             c[ i ][ j ]=0; //该步骤属于基本操作 执行次数:n^2
    
              for(k=1;k<=n;++k)
                   c[ i ][ j ]+=a[ i ][ k ]*b[ k ][ j ]; //该步骤属于基本操作 执行次数:n^3
         }
      }

    则有 T(n)= n^2+n^3,根据上面括号里的同数量级,我们可以确定 n^3为T(n)的同数量级 
    则有f(n)= n^3,然后根据T(n)/f(n)求极限可得到常数c 
    则该算法的 时间复杂度:T(n)=O(n^3)


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  • 递归程序时间复杂度计算

    千次阅读 2016-11-12 19:19:03
    递归程序时间复杂度计算

    递归函数时间复杂度分析

     

    (1) 递归执行过程 
       例子:求N!。 
        这是一个简单的"累乘"问题,用递归算法也能解决。 
        n! = n * (n - 1)!   n > 1 
        0! = 1, 1! = 1      n = 0,1 
        因此,递归算法如下: 
       
    Java代码 
    fact(int n) {  
        if(n == 0 || n == 1)   
             return 1;  
            else   
                 return n * fact(n - 1);  
        }  
        以n=3为例,看运行过程如下: 
        fact(3) ----- fact(2) ----- fact(1) ------ fact(2) -----fact(3) 
        ------------------------------>  ------------------------------> 
                    递归                            回溯 
      递归算法在运行中不断调用自身降低规模的过程,当规模降为1,即递归到fact(1)时,满足停止条件停止递归,开始回溯(返回调用算法)并计算,从fact(1)=1计算返回到fact(2);计算2*fact(1)=2返回到fact(3);计算3*fact(2)=6,结束递归。 
       算法的起始模块也是终止模块。 
    (2) 递归实现机制 
        每一次递归调用,都用一个特殊的数据结构""记录当前算法的执行状态,特别地设置地址栈,用来记录当前算法的执行位置,以备回溯时正常返回。递归模块的形式参数是普通变量,每次递归调用得到的值都是不同的,他们也是由""来存储。 
    (3) 递归调用的几种形式 
        一般递归调用有以下几种形式(其中a1a2b1b2k1k2为常数)。 
       <1> 直接简单递归调用: f(n) {...a1 * f((n - k1) / b1); ...}; 
        
       <2> 直接复杂递归调用: f(n) {...a1 * f((n - k1) / b1); a2 * f((n - k2) / b2); ...}; 
        <3> 间接递归调用:  f(n) {...a1 * f((n - k1) / b1); ...}, 
                            g(n) {...a2 * f((n - k2) / b2); ...}。 
    2. 递归算法效率分析方法 
       递归算法的分析方法比较多,最常用的便是迭代法。 
      迭代法的基本步骤是先将递归算法简化为对应的递归方程,然后通过反复迭代,将递归方程的右端变换成一个级数,最后求级数的和,再估计和的渐进阶。 
      <1> 例:n! 
           算法的递归方程为: T(n) = T(n - 1) + O(1); 
           迭代展开: T(n) = T(n - 1) + O(1) 
                           = T(n - 2) + O(1) + O(1) 
                           = T(n - 3) + O(1) + O(1) + O(1) 
                           = ...... 
                           = O(1) + ... + O(1) + O(1) + O(1) 
                           = n * O(1) 
                           = O(n) 
          这个例子的时间复杂性是线性的。 
    <2> 例:如下递归方程: 
          
          T(n) = 2T(n/2) + 2, 且假设n=2k次方。 
          T(n) = 2T(n/2) + 2 
               = 2(2T(n/2*2) + 2) + 2 
               = 4T(n/2*2) + 4 + 2 
               = 4(2T(n/2*2*2) + 2) + 4 + 2 
               = 2*2*2T(n/2*2*2) + 8 + 4 + 2 
               = ... 
               = 2(k-1)次方 * T(n/2(i-1)次方) + $(i:1~(k-1))2i次方 
               = 2(k-1)次方 + (2k次方)  - 2 
               = (3/2) * (2k次方) - 2 
               = (3/2) * n - 2 
               = O(n) 
          这个例子的时间复杂性也是线性的。 
    <3> 例:如下递归方程: 
          
          T(n) = 2T(n/2) + O(n), 且假设n=2k次方。 
          T(n) = 2T(n/2) + O(n) 
               = 2T(n/4) + 2O(n/2) + O(n) 
               = ... 
               = O(n) + O(n) + ... + O(n) + O(n) + O(n) 
               = k * O(n) 
               = O(k*n) 
               = O(nlog2n) //2为底 
         
          一般地,当递归方程为T(n) = aT(n/c) + O(n), T(n)的解为: 
          O(n)          (a<c && c>1) 
          O(nlog2n)     (a=c && c>1) //2为底 
          O(nlogca)     (a>c && c>1) //n(logca)次方,以c为底 
       上面介绍的3种递归调用形式,比较常用的是第一种情况,第二种形式也有时出现,而第三种形式(间接递归调用)使用的较少,且算法分析 
    比较复杂。 下面举个第二种形式的递归调用例子。 
      <4> 递归方程为:T(n) = T(n/3) + T(2n/3) + n 
         为了更好的理解,先画出递归过程相应的递归树: 
                                n                        --------> n 
                        n/3            2n/3              --------> n 
                  n/9       2n/9   2n/9     4n/9         --------> n 
               ......     ......  ......  .......        ...... 
                                                         -------- 
                                                         总共O(nlogn) 
         累计递归树各层的非递归项的值,每一层和都等于n,从根到叶的最长路径是: 
        
          n --> (2/3)n --> (4/9)n --> (12/27)n --> ... --> 1 
         设最长路径为k,则应该有: 
          
         (2/3)k次方 * n = 1 
         得到 k = log(2/3)n  // (2/3)为底 
         于是 T(n) <= (K + 1) * n = n (log(2/3)n + 1) 
         即 T(n) = O(nlogn) 
        由此例子表明,对于第二种递归形式调用,借助于递归树,用迭代法进行算法分析是简单易行的。

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  • 计算程序时间复杂度

    2019-03-11 16:29:47
    1.计算程序时间复杂度 https://blog.csdn.net/virus2014/article/details/52274849 2.什么是P问题、NP问题和NPC问题 http://www.matrix67.com/blog/archives/105 PS:这篇文章对时间复杂度理解误区做了详细...

    传送小尾巴~
    1.计算程序时间复杂度
    https://blog.csdn.net/virus2014/article/details/52274849


    2.什么是P问题、NP问题和NPC问题
    http://www.matrix67.com/blog/archives/105
    PS:这篇文章对时间复杂度理解误区做了详细解释,该文中提到“NP问题不是非P问题”、“所有P类问题都是NP问题”!


    3.NP问题真的很难理解
    https://www.jianshu.com/p/cffe6217e13b


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  • 程序时间复杂度计算

    千次阅读 2017-07-27 23:06:51
    很多时候一眼就能看出程序时间复杂度,但是遇到复杂的就需要将其过程推导出来,为此总结以下两种形式 一、循环主体中的变量参与循环条件的判断 找出主体语句中与T(n)成 正比的循环变量,带入进行计算,例如...
  • ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201706/04/1496589573_895256.jpg) printf("The %d max is:\n",K); for(i=0;i;i++) printf("%d\n",result[i]); free(result); result = NULL;...}
  • 程序时间复杂度

    千次阅读 2018-08-16 10:59:48
    时间复杂度就是: 程序循环体内,执行次数最多的语句的执行次数,若并列的循环,则将并列循环的时间复杂度相加。 时间复杂度排序: Ο(1)Ο(log2n)Ο(n)Ο(nlog2n)Ο(n2)Ο(n3)…Ο(2n)Ο(n!) ...
  • 常见时间复杂度计算举例空间复杂度1.概念2.常用空间复杂度计算实例 算法效率 算法效率分析有两种:时间效率和空间效率。时间效率被称为时间复杂度,空间效率被称为空间复杂度。时间复杂度主要衡量算法的执行速度,...
  • 一般情况下,算法的基本操作重复执行的次数是模块n的某一个函数f(n),因此,算法的时间复杂度记做:T(n)=O(f(n))。随着模块n的增大,算法执行的时间的增长率和f(n)的增长率成正比,所以f
  • 很多时候一眼就能看出程序时间复杂度,但是遇到复杂的就需要将其过程推导出来,为此总结以下两种形式 一、循环主体中的变量参与循环条件的判断 找出主体语句中与T(n)成 正比的循环变量,带入进行计算,例如: int...
  • 一、时间复杂度 ...如何计算递归的时间复杂度? 示例:求斐波拉契数,使用递归求解、 主定理:计算递归的方法 面试常问题目: 二、空间复杂度 两个原则: 实例:LeetCode爬楼梯题目 ...
  • 时间复杂度计算及空间复杂度计算

    多人点赞 热门讨论 2021-10-10 14:54:27
    时间复杂度3.空间复杂度4.大O渐进表示法5.常见时间复杂度 1.算法效率 算法效率分析分为两种:第一种是时间效率,第二种是空间效率。时间效率被称为时间复杂度,而空间效率被称作空间复杂度。 时间复杂度主要衡量的是...
  • 关于递归程序时间复杂度

    千次阅读 2018-07-04 14:39:18
    关于递归程序时间复杂度 主定理 递归中,一个规模为n的问题分成a个规模为n/b的问题,额外计算复杂度为c*n^d,那么 T(n)=O(ndlogn)(a=bd)T(n)=O(ndlog⁡n)(a=bd)T(n) = O(n^d\log{n})(a = b^d) T(n)=O(nd)(a&...
  • 如何计算算法的时间复杂度

    千次阅读 2015-05-25 09:25:18
    时间复杂度的定义 一般情况下,算法中基本操作重复执行的次数是问题规模n的某个函数,用T(n)表示, 若有某个辅助函数f(n),使得当n趋近于无穷大时,T(n)/f(n)的极限值为不等于零 的常数,则称f(n)是T(n)的同数量级...
  • 计算时间复杂度

    千次阅读 2018-12-25 14:51:33
    时间复杂度是总运算次数表达式中受n的变化影响最大的那一项(不含系数) 比如:一般总运算次数表达式类似于这样: a*2^n+b*n^3+c*n^2+d*n*lg(n)+e*n+f a != 0时,时间复杂度就是O(2^n); a=0,b&lt;&gt;0 =&...
  • 程序时间复杂度计算(一)

    千次阅读 2016-04-20 17:16:14
    时间复杂度是总运算次数表达式中受n的变化影响最大的那一项(不含系数) 比如:一般总运算次数表达式类似于这样: a*2^n+b*n^3+c*n^2+d*n*lg(n)+e*n+f a ! =0时,时间复杂度就是O(2^n); a=0,b<>0 =>O(n^3); a,b=...
  • 计算时间复杂度和空间复杂度

    千次阅读 2016-03-30 10:51:09
    计算时间复杂度和空间复杂度 1、时间复杂度 时间复杂度:是某个算法的时间耗费,它是该算法所求解问题规模n的函数。 渐近时间复杂度:是指当问题规模趋向无穷大时,该算法时间复杂度的数量级。 当我们评价一个算法...
  • 时间复杂度:用基本指令的运行次数而不是运行时间代表时间复杂度,同一个程序在不同配置的机器下的运行时间不一定相同   时间复杂度:基本语句的执行次数 ,一个关于问题规模N的数学表达式 ...
  • 关于计算时间复杂度和空间复杂度

    万次阅读 多人点赞 2016-09-04 00:09:45
    相信学习编程的同学,或多或少都接触到算法的时间复杂度和空间复杂度了,那我来讲讲怎么计算。  常用的算法的时间复杂度和空间复杂度 一,求解算法的时间复杂度,其具体步骤是:  ⑴ 找出算法中的基本语句;  ...
  • 1、如何计算算法的时间复杂度 常见的算法时间复杂度由小到大依次为: Ο(1)Ο(log2n)Ο(n)Ο(nlog2n)Ο(n2)Ο(n3)…Ο(2n)Ο(n!) 怎样求解算法的时间复杂度呢? ⑴ 找出算法中的基本语句; 算法中执行次数最多的那...
  • 首先要说的是,时间复杂度的计算并不是计算程序具体运行的时间,而是算法执行语句的次数。 当我们面前有多个算法时,我们可以通过计算时间复杂度,判断出哪一个算法在具体执行时花费时间最多和最少。 常见的时间...
  • 时间复杂度

    2014-07-28 16:33:55
    如何计算应用程序时间复杂度,根据类中的基础函数个数进行计算

空空如也

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如何计算程序段的时间复杂度