非遞迴演算法時間複雜度分析較為簡單，通常是計算演算法中基本語句的執行次數，一般都是乙個關於問題規模n的表示式。
例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，它的基本語句執行的次數是固定的，總的時間由乙個常數來限界。
此類演算法的時間複雜度是o(1)。void fun(int n)}}
}
遞迴樹是一棵結點帶權值的樹。初始的遞迴樹只有乙個結點，它的權標記為t(n)；然後按照遞迴樹的迭代規則不斷進行迭代，每迭代一次遞迴樹就增加一層，直到樹中不再含有權值為函式的結點（即葉結點都為t(1)）。
下面以遞迴方程分析遞迴樹的迭代過程。
第一步： 把根結點t(n)用根是cn、左結點為t(n/2)、右結點為t(n/2)的子樹代替 (如a到b)
第二步： 把葉結點按照「第一步」的方式展開；t(n2)用根是cn/2、左節點為t(n4)，右結點為t(n4)的子樹代替。（如c所示）
第三步： 反覆按照「第一步」的方式迭代，每迭代一次遞迴樹就增加一層，直到樹中不再含有權值為函式的結點，即葉結點都為t(1)）。
遞迴樹層數為h，遞迴樹每層代價均為n，則有
然後將所有層的代價求和，得到所有層次的遞迴呼叫的總代價 。在上圖(d)部分中，完全展開的遞迴樹高度為lgn(樹高為根結點到葉結點最長簡單路徑上邊的數目)，所有遞迴樹具有lgn+1層，所以總代價為cn∗(lgn+1)，所以時間複雜度為θ(nlgn)。
演算法時間複雜度分析
定義 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 求解演算法的時間複雜度的具體步驟是 1 找出演算法中的基本語句 演算法中執行次數最多的那條語句就是基本語句，通常是最內層迴圈的迴圈體。2 計算基本語句的執行次數的數量級 ...
演算法分析時間複雜度
對乙個演算法的分析，很多時候我們更關心演算法執行的時間複雜度。演算法的時間複雜度中，我們關心演算法執行的時間上界。即大o階分析方法。時間複雜度的分類 1 沒有迴圈遞迴的基本都是常數階。2 有一層迴圈的就是線性階。for int i 0 i dosth 3 對數階 一般類似如下 while i i i...
演算法時間複雜度分析
簡單而言，演算法時間複雜度就是數學裡面的函式，也就是演算法的時間度量，一般記作 t n o f n 演算法分析的分類 1.最壞情況 任意輸入規模的最大執行時間。上界 2.平均情況 任意輸入規模的期望執行時間。3.最好情況 任意輸入規模的最小執行時間，通常最好情況不會出現。下界 情景一 常數階 int...