算法的时间复杂度,也就是算法的时间量度,记作:T(n)= O(f(n))。它表示随问题规模n的增大,算法执行时间的增长率和f(n)的增长率相同,称作算法的渐近时间复杂度,简称为时间复杂度,是一种“渐进表示法”。其中f(n)是问题规模n的某个函数。 用大写O()来体现算法时间复杂度的记法,我们称之为大O记法。 一般情况下,随着输入规模n
但是在数据本来有序的情况下时间复杂度是O(n),也就对于所有输入情况来说,最坏是O(n^2) 的时间复杂度,所以称插入排序的时间复杂度为O(n^2) 同样的同理我们在看一下快速排序,都知道快速排序是O(nlogn),但是当数据已经有序情况下,快速排序的时间复杂度是O(n^2) 的,严格从大O的定义来讲,快速排序的时间...
分为两种,一种是时间效率,又称时间复杂度,主要衡量算法的运行速度。另一种是空间效率,称空间复杂度,衡量算法所需要的额外空间。 1.2时间复杂度的概念 简单来说,算法中的基本操作的执行次数,就是算法的时间复杂度。 1.3空间复杂度的概念 空间复杂度是对一个算法运行过程中临时占用储存空间大小的量度。一般使用大O渐...
那么它的时间复杂度就是 n * O(logN)，也就是了O(nlogN)。
把 O(n) 的代码再嵌套循环一遍，它的时间复杂度就是 O(n²) 了。空间复杂度计算 创建的变量的数量 空间复杂度 O(1)int i = 1;int j = 2;++i;j++;int m = i + j;空间复杂度 O(n)int[] m = new int[n]for(i = 1; i <= n; ++i) { j = i; j++;} 这段代码中，第一...
假设每段代码的执行时间都是一样的,为unit_time。那么如下这段代码的时间复杂度是多少? function sum(n){ let sum = 0; let i = 1; for(i; i <= n; i++){ sum += i; } return sum; } 分析过程如下图所示 T(n)=(3n+2)*unit_time。可以看出来,所有代码的执行时间 T(n) 与每行代码的...
1、时间复杂度排序 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(nk) < Ο(2n) ,随着问题规模 n 的不断增大,上述时间复杂度不断增大,算法的执行效率越低 2、介绍 (1)常数阶O(1) ...
平均时间复杂度是指所有可能的输入实例均以等概率出现的情况下,算法的期望运行时间,设每种情况的出现的概率为pi,平均时间复杂度则为sum(pi*f(n)) 。 求解算法的时间复杂度的具体步骤 ⑴ 找出算法中的基本语句 算法中执行次数最多的那条语句就是基本语句,通常是最内层循环的循环体。
在实际中的一般情况,我们关注的是算法的最坏运行情况,所以数组中搜索数据时间复杂度为O(N) 2.3常见时间复杂度的计算 NO.1 voidFunc1(intN){intcount=0;for(intk=0;k<2*N;++k){++count;}intM=10;while(M--){++count;}printf("%d\n",count);} ...