時間複雜度

時間複雜度

常見的最基本的幾種時間複雜度如下：o(1)、o(n)、o(logn)這裡的log都是以2為底的。

其他的常見的複雜度o(n^2)、o(nlogn)是從這幾種演變過來的。

o(1)是順序執行，不需要任何迴圈的演算法複雜度。例如:$a=1;

o(n)是迴圈一次的演算法複雜度。例如:foreach($arr as $value)

o(logn)是每次走兩倍的迴圈一次的演算法複雜度。例如:while($n < 100)

以排序演算法為例，來分析時間複雜度

排序演算法**參照

插入排序、希爾排序、選擇排序、氣泡排序 都是o(n)的迴圈下面巢狀o(n)的迴圈，時間複雜度都是o(n^2)。

堆排中heapadjust是乙個o(logn)的演算法，heapsort是乙個o(n)*heapadjust的演算法，所以堆排的時間複雜度是o(nlogn)。

歸併排序中merge是乙個o(n)的演算法，mergesort是乙個o(logn)*merge的演算法,所以歸併排序的時間複雜度是o(nlogn)。

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...