该代码实现了使用递归方式计算斐波那契数列。 为了分析算法的时间复杂度,需要考虑递归深度和递归次数两个因素。 设递归深度为 D,递归每次都分解为两个相等的子问题,则递归过程中共计算出 2^(D-1) 个斐波那契数列值,时间复杂度为 O(2^N)。由于斐波那契数列的增长速度十分迅猛,算法在计算大规模数据时的执行效率将十...
大O时间复杂度实际上并不具体表示代码真正的执行时间,而是表示代码执行时间随数据规模增长的变化趋势,所以,也叫作渐进时间复杂度(asymptotic time complexity),简称时间复杂度。 当n无限大时,公式中的低阶、常量、系数三部分并不左右增长趋势,所以都可以忽略,所以只需要记录一个最大量级就可以了。 即推导大O阶方法:...
C代码执行效率与时间复杂度和空间复杂度有关: 1、空间复杂度是指算法在计算机内执行时所需存储空间的度量 2、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...
对于如上代码,我们一共执行了n*n*1+2次,即O(n*n*1+2),由上文我们的公式得到其复杂度为O(n^2),或称之为平方阶时间复杂度,此外还有三层循环结构嵌套组成的O(n^3)级别的时间复杂度,称之为立方阶时间复杂度,随着嵌套的增多,甚至还有O(n!)级,称之为阶层级时间复杂度,但是这种级别复杂度极高,程序运行...
算法的复杂度为O(n^2) 插入排序 插入排序是最简单常用的排序算法,将数组分为两部分,排好序的数列,以及未排序的数列,将未排序的数列中的元素与排好序的数列进行比较,然后将该元素插入到已排序列的合适位置中。 直接插入排序 直接插入排序是插入排序中最简单的一种实现 该算法的主要思路是 ⒈ 从第一个...
2、程序代码: #include <stdio.h> #include <conio.h> #include <stdlib.h> #include <windows.h> #include #define N 30000 void Wrong() //输入错误 { printf("\n语法错误,请重新输入!\n"); getchar(); } void Disp(int a[]) //清屏 { int i;...
}//T(n)=3n+3 时间开销—基本运算的频度 时间复杂度n 代码运行: 问题1:是否可以忽略表达式某些部分? 我们可以直接保留时间开销最大的那一项,也就是最高阶的那一项,在最高阶的那项里,常数系数也可以忽略(都变为1),只关注最高阶的数量级即可。
可以通过对算法的代码进行分析,估算出最坏情况下的时间复杂度。 2. 空间复杂度:空间复杂度衡量了算法在执行过程中所需的内存空间资源。常见的空间复杂度包括:O(1)(常数空间复杂度)、O(n)(线性空间复杂度)、O(n^2)(平方空间复杂度)等。可以通过对算法中使用的变量和数据结构进行分析,估算出算法的空间复杂度...