話說我最討厭的程式設計內容就是演算法，演算法裡面最討厭的就是對時間複雜度和空間複雜的理解。但往往命運就是會戲弄你，你越討厭什麼生活就逼你去學什麼，乙個陰差陽錯的機會我接了別人的演算法，從那以後就變成了演算法專業戶了。
因此，再怎麼不喜歡這一部分內容，還是要把它啃下來，因為以後要指望它吃飯。
表示時間的大o符號，是用來描述【演算法效率的語言】和【度量單位】。
時間複雜度也就是漸進執行時間或者大o時間。
（今天就學這麼多，因為很難記）
這就是時間複雜度在生活中的應用。
空間複雜度。
（內容太多，待補全）
建議歸類到【c++】。
int型別的最大值。
《程式設計師面試金典》（第6版），第6章，大o，第34頁。
無。
時間複雜度 大O演算法
演算法的執行效率，就是演算法 的執行時間。我們需要能夠用肉眼就看出一段 的執行時間。int cal int n return sum 2,3行都執行了1個unit time的執行時間，4,5行都執行了n遍，所以是2n unit time的執行時間，所以一共是 2n 2 unit time。所有的 的...
01 時間複雜度 空間複雜度
1 時間頻度 乙個演算法中的語句執行次數稱為語句頻度或時間頻度。記為t n 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。2 時間複雜度 若有某個輔助函式f n 使得當n趨近於無窮大時，t n f n 的極限值為不等於零的常數，則稱f n 是t n 的同數量級函式。記作t n f ...
1 時間複雜度
演算法的計算成本涵蓋許多方面，為確定計算成本的度量標準，我們不妨從計算速度這一重要因素入手。但是這一問題並不是容易直接上手回答，原因在於，運算時間是由許多因素綜合作用而決定的。即使是同一演算法，對於不同的輸入所需的運算時間並不相同。問題規模往往是決定計算成本的主要因素。一般的，問題規模越相近，相應的...