看了網上很多文章，學術味道十足。這篇文章從通俗易懂的角度討論時間複雜度與空間複雜度。
先說時間複雜度。
首先理解t(n) = o(n)
t(n)學名叫「最壞時間複雜度」，也就是我們通常說的時間複雜度。
o(n)標識略去了函式的低階項和首項係數。
n代表引數變數。
舉幾個常見的例子。
public void f()
}
public void f(int n)
}
public void f(int n)
}}
空間複雜度相對而言容易理解。s(n) = o(n)
舉幾個例子。
public void f(int n) ;
//...
}
public void f(int n)
//...
}
時間複雜度與空間複雜度
空間複雜度 space complexity 是對乙個演算法在執行過程中臨時占用儲存空間大小的量度，記做s n o f n 比如直接 插入排序 的時間複雜度 是o n 2 空間複雜度是o 1 而一般的 遞迴演算法就要有o n 的空間複雜度了，因為每次遞迴都要儲存返回資訊。乙個演算法的優劣主要從演算法...
時間複雜度與空間複雜度
本文是對時間複雜度以及空間複雜度的乙個理解 時間複雜度 由於環境的不同，同樣的 執行所需要的時間是不同的，所以是不能拿來比較的 而函式中執行的次數確實一樣的 所以時間複雜度就是 程式每個迴圈中的語句總共會執行的次數 時間複雜度的表示方法 大o漸進表示法 o f n 這裡的f n 是什麼呢？void ...
時間複雜度與空間複雜度
本文部分取自搜狗百科 在求演算法效率時，通常有事前分析和事後分析兩種方法，事後分析因為必須實際檢驗過後才能得出答案，且可能由於硬體方面等外部原因影響結果而不被推廣，事前分析的主要就是在考量乙個演算法的基本執行次數，這就是時間複雜度。時間複雜度 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...