時間複雜度

常見的時間複雜度

常數階 o(1) 順序語句

int sum = 0, n = 100;   

sum = (1+n)*n/2;

線性階 o(n) for迴圈

int i, sum = 0, n = 100;

for( i=1; i <= n; i++ )  

平方階 o(n^2) 巢狀的for迴圈

int i, j, x=0, sum=0, n=100;

for( i=1; i <= n; i++ )
}

int factorial(int n)

else
}

對數階 o(logn)

int i = 1, n = 100;

while( i < n )

nlogn階 o(nlogn)

立方階 o(n^3)

指數階 o(2^n)

常用的時間複雜度消耗的時間從小到大以此是o(1) < o(logn) < (n) < o(nlogn) < o(n^2) < o(n^3) < o(2^n) < o(n!) < o(n^n)

請給出一下**的時間複雜度

int factorial(int n)

else
}

n++;

function(n);
for(i=0; i < n; i++) 
for(i=0; i < n; i++) } 
void function(int count) 
}

int i, j, x=0, sum=0, n=100;

for( i=1; i <= n; i++ )
}

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...