n表示資料規模
of(n) 表示執行演算法所需執行的指令數，和f(n)成正比。
複雜度指令數
尋找陣列中的最大/最小值o(n)
所執行指令數：a*n
二分查詢法of(logn)
所執行指令數：b*logn
選擇排序演算法o(n^2)
所需指令數：c*nlogn
歸併排序演算法o(nlogn)
所需指令數：d*nlogn
注意：表中的a、b、c、d是乙個常數
時間複雜度分析：
public
class
timecomplexityanalysis
}}
o(n^2) 的演算法可以處理大約10^4級別的資料；
o(n)的演算法可以處理大約10^8級別的資料；
o(nlogn) 的演算法可以處理大約10^7級別的資料；
複雜度分析 時間複雜度分析和空間複雜度分析
其實，只要講到資料結構與演算法，就一定離不開時間 空間複雜度分析。而且我個人認為，複雜度分析是整個演算法學習的精髓，只要掌握了它，資料結構和演算法的內容基本上就掌握了一半。1.時間複雜度分析 對於剛才羅列的複雜度量級，我們可以粗略地分為兩類，多項式量級和非多項式量級。其中，非多項式量級只有兩個 o ...
複雜度分析 時間複雜度 空間複雜度
執行效率是演算法的乙個重要的考量指標，演算法的執行效率用時間 空間複雜度來衡量。今天我們來學習一下複雜度的分析。通常我們可以通過執行程式來獲得演算法的真正的執行時間，這種方法我們可以稱為事後統計法，但這種方法得到的是具體的資料，測試結果很依賴測試環境，而且受資料規模影像最大。因此，我們需要乙個不需要...
複雜度分析（上）時間複雜度 空間複雜度
為了肉眼 實時 快速地來分析出 的複雜度，我們需要乙個不用具體的測試資料來測試，就可以粗略地估計演算法的執行效率的方法。時間複雜度 空間複雜度 表示演算法的執行時間與資料規模之間的增長關係。每行 對應的 cpu 執行的個數 執行的時間都不一樣，但是，我們這裡只是粗略估計，所以可以假設每行 執行的時間...