演算法的時間複雜度和空間複雜度

輸入複雜度為n，**執行時間複雜度函式o是執行次數f(n)的函式，記做o(f(n))。隨著n的增大，o(f(n))與f(n)增長率相同，用f(n)近似代表o(f(n))。

複雜度計算忽略了係數和低階項。

① o(1)，常數階，與n取值無關，執行次數固定，以下執行一次

# 計算1到100的和

n=100
print((
1+n)
*n/2
)

# 計算1到100的和

n=100
sum=
0for i in
range
(n+1):
sum=
sum+i
print
(sum
)

n=

100for i in
range
(n):
for j in
range
(i, n)
sum=
sum+j
print
(sum
)

④ o(logn)，對數階，是n的對數函式。2i=n，i=logn

n=

100i=
1while i < n:
i=i*
2print
(i)

常用的時間複雜度所耗費的時間從小到大依次是：

o(1) < o(logn) < o(n) < o(nlogn)

< o(n2) < o(n3) < o(2n)

< o(n!) < o(nn)

較好一般

較差除非特別說明，一般提到的時間複雜度都是情況最壞的複雜度

演算法的空間複雜度是指演算法執行所需要的輔助空間。

演算法複雜度 時間複雜度和空間複雜度

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。但我們不可能也沒有必要對每個演算法都上機測試，只需知道哪個演算法花費的時間多，哪個演算法花費的時間少就可以了。並且乙個演算法花費的時間與演算法中語句的執行次數成正比例，哪個演算法中語句執行次數...

演算法複雜度 時間複雜度和空間複雜度

演算法複雜度 時間複雜度和空間複雜度 關鍵字 演算法複雜度 時間複雜度 空間複雜度 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。但我們不可能也沒有必要對每個演算法都上機測試，只需知道哪個演算法花費的時 間多，哪個演算法花費的時間少就可以...

演算法複雜度 時間複雜度和空間複雜度

演算法的時間複雜度是指執行演算法所需要的計算工作量。n稱為問題的規模，當n不斷變化時，時間頻度t n 也會不斷變化。但有時我們想知道它變化時呈現什麼規律。為此，我們引入時間複雜度概念。一般情況下，演算法中基本操作重複執行的次數是問題規模n的某個函式，用t n 表示，若有某個輔助函式f n 存在乙個正...