時間複雜度

o(1)在描述演算法複雜度時,經常用到o(1), o(n), o(logn), o(nlogn)來表示對應演算法的時間複雜度, 這裡進行歸納一下它們代表的含義: 

這是演算法的時空複雜度的表示。不僅僅用於表示時間複雜度，也用於表示空間複雜度。 

o後面的括號中有乙個函式，指明某個演算法的耗時/耗空間與資料增長量之間的關係。其中的n代表輸入資料的量。 

比如時間複雜度為o(n)，就代表資料量增大幾倍，耗時也增大幾倍。比如常見的遍歷演算法。 

再比如時間複雜度o(n^2)，就代表資料量增大n倍時，耗時增大n的平方倍，這是比線性更高的時間複雜度。比如氣泡排序，就是典型的o(n^2)的演算法，對n個數排序，需要掃瞄n×n次。 

再比如o(logn)，當資料增大n倍時，耗時增大logn倍（這裡的log是以2為底的，比如，當資料增大256倍時，耗時只增大8倍，是比線性還要低的時間複雜度）。二分查詢就是o(logn)的演算法，每找一次排除一半的可能，256個資料中查詢只要找8次就可以找到目標。 

o(nlogn)同理，就是n乘以logn，當資料增大256倍時，耗時增大256*8=2048倍。這個複雜度高於線性低於平方。歸併排序就是o(nlogn)的時間複雜度。 

o(1)就是最低的時空複雜度了，也就是耗時/耗空間與輸入資料大小無關，無論輸入資料增大多少倍，耗時/耗空間都不變。 雜湊演算法就是典型的o(1)時間複雜度，無論資料規模多大，都可以在一次計算後找到目標（不考慮衝突的話）

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...