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如何计算一个算法的时间复杂度?

求解算法的时间复杂度的具体步骤是:1、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.2、计算基本语句的执行次数的数量级:(1)只需计算基本语句执行次数的数量级,这就意味着只

递归算法的时间复杂度分析 收藏 在算法分析中,当一个算法中包含递归调用时,其时间复杂度的分析会转化为一个递归方程求解.实际上,这个问题是数学上求解渐近阶的问题,而递归方程的形式多种多样,其求解方法也是不一而足,比较常

for( i=1; i<=n; i++) 这个语句的时间复杂度也是n, i 的值分别为 1,2,3, , n 但是,一般算时间复杂度这几个都会近似地看成O(n),常数一般会忽略不计(除非很大的情况下)

这个循环很特殊,他的每个循环都和上一层循环的参数有关. 所以要用地推公式: 设i(n)表示第一层循环的i为n时的循环次数,注意到他的下一层循环次数刚好就是n,分别是0,1,2n-1 所以,把每一层循环设一个函数分别为:j(n),k(n),t(n) 则有 i(n)=j(0)++j(n-1) j(n)=k(0)++k(n-1) k(n)=t(0)++t(n-1) i(0)=j(0)=k(0)=0 t(n)=1 而总循环数是i(0)+i(1)+i(n-1) 可以根据递推条件得出准确值 所以算法复杂度是O(i(0)+i(1)+i(n-1))

首先假设任意一个简单运算的时间都是1,例如a=1;a++;a=a*b;这些运算的时间都是1.那么例如 for(int i=0;i<n;++i) { for(int j=0;j<m;++j) a++; //注意,这里计算一次的时间是1.} 那么上面的这个例子的时间复杂度就是 m*n 再例如冒泡排序的时间复杂度是N*N;快排的时间复杂度是log(n).详细的情况,建议你看《算法导论》,里面有一章节,具体讲这个的.

首先假设任意一个简单运算的时间都是1,例如a=1;a++;a=a*b;这些运算的时间都是1.那么例如for(int i=0;i 评论0 0 0

算法复杂度的介绍,见百科:http://baike.baidu.com/view/7527.htm 时间复杂度 时间频度 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

按代码执行的次数计算,每一句代码的执行速度看成一个常数,找出执行次数和问题规模之间的关系,取数量级最大的那个为渐进上限,也就是θ 我本身对这块是门外汉,近来研究代码时顺便了解了以点,也不尽然正确,仅供参考,你还是多查查资料为妙

算法的复杂性是算法效率的度量,是评价算法优劣的重要依据.一个算法的复杂性的高低体现在运行该算法所需要的计算机资源的多少上面,所需的资源越多,我们就说该算法的复杂性越高;反之,所需的资源越低,则该算法的复杂性越低.

时间复杂度 1. 算法复杂度分为 时间复杂度和空间复杂度. 作用: 时间复杂度是度量算法执行的时间长短;而空间复杂度是度量算法所需存储空间的大小. 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

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