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多，它花費時間就多。乙個演算法中的語句執行次數稱為語句頻度或時間頻度。記為t(n)。
2.舉例說明：
【例3．9】交換i和j的內容。
temp=i;
i=j;
j=temp;
以上三條單個語句的頻度均為1，該程式段的執行時間是乙個與問題規模n無關的常數。演算法的時間複雜度為常數階，記作t(n)=o(1)。
如果演算法的執行時間不隨著問題規模n的增加而增長，即使演算法中有上千條語句，其執行時間也不過是乙個較大的常數。此類演算法的時間複雜度是o(1)。
【例3．10】變數計數之一。
(1) x=0;y=0;
(2) for(k-1;k<=n;k++)
(3) x++;
(4) for(i=1;i<=n;i++)
(5) for(j=1;j<=n;j++)
(6) y++;
一般情況下，對步進迴圈語句只需考慮迴圈體中語句的執行次數，忽略該語句中步長加1、終值判別、控制轉移等成分。因此，以上程式段中頻度最大的語句是(6)，其頻度為f(n)=n
2，所以該程式段的時間複雜度為t(n)=o(n
2)。當有若干個迴圈語句時，演算法的時間複雜度是由巢狀層數最多的迴圈語句中最內層語句的頻度f(n)決定的。
【例3．11】變數計數之二。
(1) x=1;
(2) for(i=1;i<=n;i++)
(3) for(j=1;j<=i;j++)
(4) for(k=1;k<=j;k++)
(5) x++;
該程式段中頻度最大的語句是(5)，內迴圈的執行次數雖然與問題規模n沒有直接關係，但是卻與外層迴圈的變數取值有關，而最外層迴圈的次數直接與n有關，因此可以從內層迴圈向外層分析語句(5)的執行次數：
則該程式段的時間複雜度為t(n)=o(n3/6+低次項)=o(n3)。
總結：計算演算法的時間複雜度首先要計算出該演算法執行的次數（頻度），再與其他的語句進行比較。最大的就是該演算法的時間複雜度
資料結構 演算法的時間複雜度求法
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多，它花費時間就...
資料結構，演算法，時間複雜度
什麼是資料結構 data structure 中文維基百科 維基百科中文版 在電腦科學中 是計算機中儲存 組織資料的方式。資料結構意味著介面或封裝 乙個資料結構可被視為兩個函式之間的介面，或者是由資料型別聯合組成的儲存內容的訪問方法封裝。不同種類的資料結構適合不同種類的應用，部分資料結構甚至是為了解...
資料結構 演算法的時間複雜度
如果乙個問題的規模是n，解這一問題的某一演算法所需要的時間為t n 它是n的某一函式 t n 稱為這一演算法的 時間複雜性 當輸入量n逐漸加大時，時間複雜性的極限情形稱為演算法的 漸近時間複雜性 我們常用大o表示法表示時間複雜性，注意它是某乙個演算法的時間複雜性。大o表示只是說有上界，由定義如果f ...