演算法複雜度整理
1定義：演算法複雜度是指演算法在編寫成可執行程式後，執行時所需要的資源，資源包括時間資源和記憶體資源**。應用於數學和計算機導論。
2簡介：同一問題可用不同演算法解決，而乙個演算法的質量優劣將影響到演算法乃至程式的效率。演算法分析的目的在於選擇合適演算法和改進演算法。乙個演算法的評價主要從***時間複雜度***和***空間複雜度***來考慮。
3時間複雜度
（1）時間頻度：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）時間複雜度：t(n)=o(f(n)),稱o(f(n))為演算法的漸進時間複雜度，簡稱時間複雜度。
、例如：若演算法中語句執行次數為乙個常數，則時間複雜度為o(1),
另外，在時間頻度不相同時，時間複雜度有可能相同，如t(n)=n2+3n+4與t(n)=4n2+2n+1它們的頻度不同，但時間複雜度相同，都為o(n^2）。
**類別：*1常數階o(1)
2對數階o(log2n)(以2為底n的對數，下同)
3線性階o(n)
4線性對數階o(nlog2n)
5平方階o(n^2)
6立方階o(n^3)
7k次方階o(n^k),
8指數階o(2^n)
**說明：隨著問題規模n的不斷增大，上述時間複雜度不斷增大，演算法的執行效率越低。
*4空間複雜度
與時間複雜度類似，空間複雜度是指演算法在計算機內執行時所需儲存空間的度量。記作:
s(n)=o(f(n))
演算法執行期間所需要的儲存空間包括3個部分：
演算法程式所佔的空間；
輸入的初始資料所佔的儲存空間；
演算法執行過程中所需要的額外空間。
複雜度分析 整理
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演算法複雜度 時間複雜度和空間複雜度
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