時間複雜度其實就是乙個函式進行運算時執行的基本操作的次數；
運算分類的分析：
1.最壞的情況：任意輸入規模的最大次數；
2.平均情況：任意輸入規模等與平均次數；
3.最好的情況：任意輸入規模的最少次數；
當然在實際情況下我們通常考量的最大執行次數，也就是任意輸入規模，演算法執行的最長時間，例如：
1.乙個程式執行的最壞情況便是執行時間最長時間，同樣也是乙個程式的演算法的上界；
2.對於有些演算法，最壞情況出現的次數較為頻繁；
3.當然平均情況和最壞情況一樣差；
void test(int n)
}int j = 0;
for(j = 0;j < n;j++)
int k = 5;
while(k--)
}
時間複雜度，0漸進表示法
乙個演算法中語句總的執行次數稱為語句的頻度或時間頻度，記為t(n)，n稱為問題的規模。一般情況下，演算法總的執行次數t(n)是問題規模(n)的某個函式f(n)，當n不斷變化時，時間頻度t(n)也會不斷的變化，當n趨近於無窮大時，演算法執行次數的增長率和
f(n)的增長率相同，記作t(n)= o(f(n))，稱o(f(n))為演算法的時間複雜度。
void test4(int m, int n)
}}
空間複雜度的計算和時間複雜度相類似，都是通過大0的漸進表示法；
遞迴演算法的空間複雜度的演算法比如遞迴深度為n*每次遞迴呼叫的空間，如果遞迴呼叫的空間為常熟，則空間複雜度為0(n);
例如：
long long fibonacci3( int n )
;for (int i = 2; i <= n ; ++i)
return fibarray [2];
}
C 資料結構中的基本演算法排序
氣泡排序 基本思想 兩兩比較待排序的數，發現反序時交換，直到沒有反序為止。public static void bubblesort int r if noswap 快速排序 基本思想 在待排序數列中任選出乙個數作為基準，用這個基準將數列劃分為左右兩個子區，使得左子區的數都不大於基準數，而右子區的數...
資料結構 資料結構演算法
分治法 對於乙個規模為n的問題，若該問題可以容易地解決 比如說規模n較小 則直接解決 否則將其分解為k個規模較小的子問題，這些子問題互相獨立且與原問題形式相同，遞迴地解這些子問題，然後將各子問題的解合併得到原問題的解。動態規劃法 這種演算法也用到了分治思想，它的做法是將問題例項分解為更小的 相似的子...
資料結構中的排序演算法
排序分為記憶體排序和外部排序，內部排序在記憶體中進行，外部排序因資料量較大，在外存中進行。一般我們常說的八大排序為內部排序。複雜度為o nlog2n 的排序演算法 快速排序 堆排序和歸併排序。1.1 演算法思想 每趟將乙個待排序的元素作為關鍵字，按照其關鍵字值的大小插入到已經排好的部分序列的適當位置...