1.時間頻度：乙個演算法中語句的執行次數稱為時間頻度或者語句頻度，用t(n)表示。其中n是問題規模。
2.時間複雜度：若存在乙個輔助函式f(n)使得當n趨近於無窮大的時候t(n)/f(n)趨向於乙個不為0的常數，那麼就是說t(n)和f(n)是同數量級函式，可以表示為t(n)=o(f(n))，o(f(n))稱為漸進時間複雜度，簡稱時間複雜度。
時間複雜度相同，但是時間頻度不一定相同。
計算出f(n)以後，可以忽略掉其最高次冪的係數和其他低次冪的項。
3.常見的時間複雜度按數量級排序依次為 常數階o(1) 對數階o(log 2 n) 線性階o(n) 線性對數階 o(n log 2 n) 平方階o(n^2) 立方階 o(n^3) k次方階 o(n^k) 指數階 o(2^n)……
4.對於同乙個問題，解決的演算法不一樣，時間複雜度也就可能是不一樣的，由於時間複雜度和問題規模n有關，所以在選取演算法時要考慮n的大小來確定到底哪乙個是時間複雜度最優的演算法。具體可以在同一座標軸中畫出n^2和n^3的影象，在不同區域內兩個函式值大小不一樣。
5.最好，最壞和平均時間複雜度：對於某些演算法，時間複雜度不僅僅取決於時間頻度，還依賴於其他因素。比如在乙個陣列中尋找4，那麼4 的位置就影響了時間複雜度。4可能在第乙個位置找到f(n)=1，也可能在最後乙個位置找到f(n)=n。平均時間複雜度就是最好情況和最壞情況下的平均值。
實際上，人們更關注最壞時間複雜度和平均時間複雜度，通常都是計算最壞時間複雜度。
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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...
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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...