1:到底什麼是big o ，這裡是指演算法執行的上界，
我們知道歸併排序的演算法時間發咋都是o(nlogn)的，但是我們可以找到乙個常數，使得n logn * a 但是業界我們通常使用o表示演算法執行的最低的上界，所以我們說 歸併排序 是n logn 的
所有高階的資料排序演算法，在資料規模小到一定程度時，都可以用插入排序
當有多個演算法時，且演算法資料的規模一樣時，對應的時間複雜度就是
但是多個演算法的時間規模不一樣時，是不能省略的
例題1：
我們應該知道 演算法的複雜度在有些情況下是用例相關的
插入排序演算法o(n^2) ,最差是o(n^2),最好的情況下o(n)，平均o(n^2)
快速排序o(nlogn),最差情況o（n ^2),最好的情況下o(nlogn),平均o(nlogn)
演算法的複雜度 演算法的時間複雜度和空間複雜度
在一次筆試題目中，發現了自己對於演算法的時間複雜度問題上並沒有完全清晰這個概念和計算方法，故上網尋找到比較好的詳細介紹來學習。演算法的時間複雜度和空間複雜度合稱為演算法的複雜度。1.時間複雜度 1 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...
演算法時間複雜度
乙個演算法的時間複雜度 time complexity 是指該演算法的執行時間與問題規模的對應關係。乙個演算法是由控制結構和原操作構成的，其執行的時間取決於二者的綜合效果。為了便於比較同一問題的不同演算法，通常把演算法中基本操作重複執行的次數 頻度 作為演算法的時間複雜度。演算法中的基本操作一般是指...
演算法時間複雜度
時間複雜度的定義 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 當輸入量n逐漸加大時，時間複雜性的極限情形稱為演算法的 漸近時間複雜性 我們常用大o表示法表示時間複雜性，注意它是某乙個演算法的時間複雜性。大o表示只是說有上...