搜尋的時間複雜度：o(答案總數 * 構造每個答案的時間)
舉例：subsets問題，求所有的子集。子集個數一共 2^n，每個集合的平均長度是 o(n) 的，所以時間複雜度為 o(n * 2^n)，同理 permutations 問題的時間複雜度為：o(n * n!)
動態規劃的時間複雜度：o(狀態總數 * 計算每個狀態的時間複雜度)
舉例：********，數字三角形的最短路徑，狀態總數約 o(n^2) 個，計算每個狀態的時間複雜度為 o(1)——就是求一下 min。所以總的時間複雜度為 o(n^2)
用分治法解決二叉樹問題的時間複雜度：o(二叉樹節點個數 * 每個節點的計算時間)
舉例：二叉樹最大深度。二叉樹節點個數為 n，每個節點上的計算時間為 o(1)。總的時間複雜度為 o(n)
dfs時間複雜度 時間複雜度 空間複雜度
時間複雜度的數學證明方法相對比較複雜，通常在工程實際中，會分析就好。注意 只看最高複雜度的運算 int for for for for int遞迴如何分析時間複雜度？常數係數可以忽略，在分析時不用考慮，只要說以上術語即可。主定理 master throrem 上述第四種是歸併排序，所有排序演算法，最...
時間複雜度 空間複雜度
時間複雜度 在電腦科學中，演算法的時間複雜度是乙個函式，它定性描述了該演算法的執行時間。這是乙個關於代表演算法輸入值的字串 的長度的函式。時間複雜度常用大o符號 表述，不包括這個函式的低階項和首項係數。計算時間複雜度的方法 1 只保留高階項，低階項直接丟棄 2 係數不要 3 執行次數是常數是為o 1...
時間複雜度 空間複雜度
演算法複雜度分為時間複雜度和空間複雜度。其作用 時間複雜度是指執行演算法所需要的計算工作量 而空間複雜度是指執行這個演算法所需要的記憶體空間。一 時間複雜度 時間頻度 乙個演算法執行所耗費的時間，從理論上是不能算出來的，必須上機執行測試才能知道。但我們不可能也沒有必要對每個演算法都上機測試，只需知道...