o(n)表示：這個程式裡執行了n次語句。（這裡n是量級）
常數階：
int sum = 0,n = 100; //執行一次
sum = (1+n)*n/2; //執行一次
system.out.println (sum); //執行一次
線性階：
for(int i=0;i執行了n次，記為o(n)
對數階：
int number=1;
while(numbernumber*2*2*2*...=n，執行次數為log₂n，記為o(logn)
平方階：
for(int i=0;i執行了n2次，記為o(n²)
注：執行了常數次記為o(1)；
修改後的執行次數函式中，只保留最高端項；如執行了n²+n次，記為o(n²)
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...