資料結構中複雜度問題
複雜度問題想必是很多人最頭疼的問題，下面就對其進行一些總結
複雜度分為：時間複雜度與空間複雜度
空間複雜度：演算法執行時，占用多少記憶體，包括指令空間、資料空間和環境棧空間；
時間複雜度：執行程式所使用的時間量級，包括編譯時間和執行時間。
評價乙個演算法的好壞，一般兩種複雜度呈現線性增長是最好的。
常見的時間複雜度：
常數階：o(1)
對數階：o(log2n)
線性階：o(n)
線性對數階：o(nlog2n)
平方階，立方階：o(n^2)，o(n^3)
k次方階：o(n^k)
指數階：o(2^n)
時間複雜度的計算方法：
1.去掉執行時間中的所有加法常數。
2.只保留最高端項。
3.如果最高端項存在且不是1，去掉與這個最高端相乘的常數得到時間複雜度
舉個簡單的例子：
int a=0
for(int i=1;ia++;
該例子中共執行了n-1次，去掉加法常數-1（因為n取較大時，常數對時間複雜度影響較小），進而可得知時間複雜度為n，用o（n）表示
再舉例，若乙個程式的複雜度為n^2/2+3顯然先去掉常數項3，再保留最高項n^2/2，去掉最高項想成的常數1/2就可得時間複雜度o（n^2）
呀吼，是不是很簡單，豁然開朗的趕腳。
下面給出一些經典演算法複雜度的總結：
排序法最差時間分析
平均時間複雜度
空間複雜度
氣泡排序
o(n2
)o(n2
)o(1)
快速排序
o(n2
)o(n*log2
n)o(log2
n)~o(n)
選擇排序
o(n2
)o(n2
)o(1)
二叉樹排序
o(n2
)o(n*log2
n)o(n)
插入排序
o(n2
)o(n2
)o(1)
堆排序o(n*log2
n)o(n*log2
n)o(1)
希爾排序oo
o(1)
最後希望可以幫到大家~
複雜度分析 時間複雜度 空間複雜度
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