資料結構 演算法基礎 複雜度分析

**演示

def

func()
:	a =
1    b =
2    c =
3if __name__ ==
'__main__'
:    func(
)# 時間複雜度？ -> 執行次數

假設每次執行都花了 unit_t 時間，上述**（func) 執行了3次，花費 3 * unit_t 的時間。

**演示2

# **演示2

deffunc2
(n):
sum=
0# unit_t
for i in
range
(n):
# n * unit_t
sum+= i # n * unit_t
return
sum

分析：

上述**執行的次數：2*n +1;

# **演示3

deffunc3
(n):
for i in
range
(n):
# n 次
for j in
range
(n):
# n*n 次
print
(i * j)
# n*n 次

分析：

執行次數： n^2次

對於有限次數，例如**示例1——執行次數有限，o（1）

線性相關的，比如例項2——o（n），比如例項3——o(n^2)

複雜度只取最高次冪；

**演示4

# **演示4

deffunc1
(n):
# o(n)
sum=
0for i in
range
(n):
sum+= i
return
sumdef
func2
(m):
# o(n^2)
sum=
0for i in
range
(m):
for j in
range
(m):
sum+= i * j
return
sumdef
fun3
(o):
# o(n) + o(n^2) 
return func1(o)
+ func2(o)

分析： func3的時間複雜度？

t(n) = o(n)+o(n^2)

o(n^2)

# 示例5

deffunc5
(n):
i =1while i < n:
i *=
3

假如，n = 27;

第一次： i = 3

第二次： i = 9

第三次： i = 27

log 3 27 = 3

資料結構 演算法基礎 複雜度分析2

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