時間複雜度和空間複雜度是衡量乙個演算法複雜度的重要依據，所以它對我們分析演算法和寫**很重要時間複雜度：語句總的執行次數與問題規模n的函式表示式
一般演算法時間複雜度的計算方法：
空間複雜度：函式中建立物件的個數關於問題的規模函式表示式
一般演算法時間複雜度的計算方法：建立變數的個數
區別：時間是累積的，但是空間不是累積的，可重複使用。
分治演算法的時間複雜度
最常見的是折半查詢，既二分查詢的時間複雜度。如果有n個數，把這個序列轉換為一顆二叉搜尋樹，既這棵樹有n個結點，它查詢乙個結點需要比較那個結點所在的深度次。最大比較次數為樹的深度，既㏒₂n，所以它的時間複雜度為o（㏒₂n），我們經常把它簡寫成o（㏒n）。
遞迴演算法的時間複雜度和空間複雜度
分析斐波那契數列的時間複雜度和空間複雜度
分析：從上圖可以看出斐波那契數列遞迴做法是乙個二叉樹，遞迴的總次數為二叉樹的結點個數2^n-1個。則時間複雜度為o(2^n)。空間複雜度為遞迴的深度*每次遞迴的棧幀數，既為o(n)
long
long fib(size_t n)
return n3;
}
o(n)，空間複雜度為o(1)。 演算法複雜度 時間複雜度和空間複雜度
1 時間複雜度 1 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，只需知道哪個演算法花費的時間多，哪個演算法花費的時間少就可以了。並且乙個演算法花費的時間與演算法中語句的執行次數成正比例，哪個演算法中語句執行次數...
演算法複雜度 時間複雜度和空間複雜度
演算法複雜度 時間複雜度和空間複雜度 關鍵字 演算法複雜度 時間複雜度 空間複雜度 1 時間複雜度 1 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，只需知道哪個演算法花費的時 間多，哪個演算法花費的時間少就可以...
演算法複雜度 時間複雜度和空間複雜度
演算法的時間複雜度是指執行演算法所需要的計算工作量。n稱為問題的規模，當n不斷變化時，時間頻度t n 也會不斷變化。但有時我們想知道它變化時呈現什麼規律。為此，我們引入時間複雜度概念。一般情況下，演算法中基本操作重複執行的次數是問題規模n的某個函式，用t n 表示，若有某個輔助函式f n 存在乙個正...