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算法复杂度的时间复杂度

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指算法执行过程中所需要的基本运算次数.

计算机科学中,算法的时间复杂度是一个函数,它定量描述了该算法的运行时间.这是一个关于代表算法输入值的字符串的长度的函数.时间复杂度常用大O符号表述,不包括这个函数的低阶项和首项系数.使用这种方式时,时间复杂度可被称为是渐近的,它考察当输入值大小趋近无穷时的情况. 算法复杂度分为时间复杂度和空间复杂度.其作用: 时间复杂度是指执行算法所需要的计算工作量;而空间复杂度是指执行这个算法所需要的内存空间.(算法的复杂性体现在运行该算法时的计算机所需资源的多少上,计算机资源最重要的是时间和空间(即寄存器)资源,因此复杂度分为时间和空间复杂度).

程序所用时间关于数据规模的函数 比如:给n个数排序需要n^2的时间 时间复杂度就是O(n^2) 通常有 O(2) 常数 与输入数据规模无关 O(n) 成正比 O(log2n) 平方与数据规模成正比 O(n^2) 与数据规模的平方成正比 O(n^3) ……三次方…… O(n!) 阶乘

(11)[答案]C[考点]数据结构与算法[评析]算法的复杂度分时间复杂度和空间复杂度.时间复杂度:在运行算法时所耗费的时间为f(n)(即 n的函数).空间复杂度:实现算法所占用的空间为g(n)(也为n的函数).称O(f(n))和O

时间复杂度 算法的时间复杂度是指算法需要消耗的时间资源.一般来说,计算机算法是问题规模n 的函数f(n),算法的时间复杂度也因此记做 t(n)=ο(f(n)) 因此,问题的规模n 越大,算法执行的时间的增长率与f(n) 的增长率正相关,称作渐进时间复杂度(asymptotic time complexity).算法的

1.一般情况下,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)的同数量级函数.记作T(n)=O(f(n)),称O(f(n)) 为算法的

时间复杂度,就是计算程序运行的时间,空间复杂度, 就是所占的内存空间.同一问题可用不同算法解决,而一个算法的质量优劣将影响到算法乃至程序的效率.算法分析的目的在于选择合适算法和改进算法.计算机科学中,算法的时间复杂度

计算机在完成一个任务的时候有两个指标,时间和所有内存(也就是空间).这两者是负相关的.也就是说,当你设计一个特定程序时,你可以选择使用更多的内存,这样可以达到提高程序运行速度的目的,也就是减少程序运行时间.另一方面,你也可以选择使用较少的内存,这样可以节省内存但同时程序运行速度会变慢,也就是说程序运行要花费更多的时间.简言之,算法中只有两种策略,要么以时间换空间,要么以空间换时间.直接回答问题就是空间复杂度高的算法其时间复杂度低,反之亦然.

时间复杂度表面的意思就是代码花费的时间,但是一般使用这个概念的时候,更注重的是随着数据量增长,代码执行时间的增长情况.一般认为一个基本的运算为一次运行算,例如加减乘除判断等等 例1和例2时间复杂度都可以简单认为是o(N),

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