演算法複雜度分為時間複雜度和空間複雜度，乙個好的演算法應該具體執行時間短，所需空間少的特點。
隨著計算機硬體和軟體的提公升，乙個演算法的執行時間是算不太精確的。只能依據統計方法對演算法進行估算。我們拋開硬體和軟體的因素，演算法的好壞直接影響程式的執行時間。
我們看一下小例子：
int value = 0; // 執行了1次
for (int i = 0; i < n; i++)
這個演算法執行了 1 + n 次，如果n無限大，我們可以把前邊的1忽略，也就是說這個演算法執行了n次
時間複雜度常用大o符號表示，這個演算法的時間複雜度就是o(n).
概念： 一般情況下，演算法的基本操作重複執行的次數是模組n的某一函式f(n),因此，演算法的時間複雜度記做 t(n) = o(f(n))。 隨著模組n的增大，演算法執行的時間增長率f(n)的增長率成正比，所以f(n)越小，演算法 的時間複雜度越低，演算法的效率越高。
計算時間複雜度
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
我們看乙個例子
for (int i = 0; i < n; i++)
}當 i = 0 時 裡面的fo迴圈執行了n次，當i等待1時裡面的for迴圈執行了n - 1次，當i 等於2裡裡面的fro執行了n - 2次........所以執行的次數是
根據我們上邊的時間複雜度演算法
1.去掉執行時間中的所有加法常數： 沒有加法常數不用考慮
2.只保留最高端項: 只保留
3. 去掉與這個最高端相乘的常數: 去掉
最終這個演算法的時間複雜度為
再看乙個線性的
for ( int i = 0; i < n; i++)
因為迴圈要執行n次所以時間複雜度為o(n)
其它的我也就不乙個乙個算了，下面給出了常用的時間複雜度
排序法最差時間分析
平均時間複雜度
穩定度空間複雜度
氣泡排序
o(n2)
o(n2)
穩定o(1)
快速排序
o(n2)
o(n*log2n)
不穩定o(log2n)~o(n)
選擇排序
o(n2)
o(n2)
穩定o(1)
二叉樹排序
o(n2)
o(n*log2n)
不一頂o(n)
插入排序
o(n2)
o(n2)
穩定o(1)
堆排序o(n*log2n)
o(n*log2n)
不穩定o(1)
希爾排序oo
不穩定o(1)
時間複雜度和空間複雜度簡述
定義 乙個演算法中的語句執行次數稱為語句頻度或時間頻度 約定 檢驗演算法的效率，主要考慮最壞時間複雜度和平均時間複雜度一般不特別說明，討論的時間複雜度均是最壞情況下的時間複雜度 1 時間複雜度 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...
簡述時間和空間複雜度
就是說這個演算法要進行多少次計算，遍歷。空間複雜度就是說這個演算法需要用到多少空間記憶體等。關於時間複雜度，常見的有o 1 o n o n 2 等 如果說這個演算法的次數是可以確定的，是常數次，比如100次，10000次，那麼時間複雜度就是o 1 比如 int main return0 可以知道只計...
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...