舉個例子
1 //求1-n這個數的和
2 int cal(n)
8 return sum;
9 }
這樣的話，第 3 ，第 4 行**就是執行了2*unit_time。那麼第 5 和第 6 行**則各執行了n次。
所以這段**一共執行了嗯(2n+2)*unit_time時間。所以**執行時間和帶行執行次數成正比。
再來看一段**
1 int cal(n)
10 }
11 return sum;
12 }
2 ， 3 ， 4 行**的時間共為3unit_time,
5 ， 6 行的**執行時間為2nunit_time,
7 ， 8 行的**執行時間為2n²*unit_time,
所以總的執行時間為(2n²+2n+3)*unit_time.
可以總結為乙個公式
t(n)為所有**執行時間。
n表示為資料規模的大小。
f(n)為每行**的執行總和。
公式重的o表示**執行時間t(n)與f(n)成正比。
在看上面兩端**可以表示成
大o時間複雜度並不真正表示**的執行時間，而是**執行時間隨**規模增⻓的變化趨勢。
所以叫作漸進時間複雜度，簡稱時間複雜度。
當n變成 10000 ， 100000 時，公式重的低階，常量，係數都不在左右增⻓趨勢，這些都可以忽
略，所以我們留下最大量級。所以上面的兩個表示式可以簡化為
dfs時間複雜度 時間複雜度 空間複雜度
時間複雜度的數學證明方法相對比較複雜，通常在工程實際中，會分析就好。注意 只看最高複雜度的運算 int for for for for int遞迴如何分析時間複雜度？常數係數可以忽略，在分析時不用考慮，只要說以上術語即可。主定理 master throrem 上述第四種是歸併排序，所有排序演算法，最...
時間複雜度 空間複雜度
時間複雜度 在電腦科學中，演算法的時間複雜度是乙個函式，它定性描述了該演算法的執行時間。這是乙個關於代表演算法輸入值的字串 的長度的函式。時間複雜度常用大o符號 表述，不包括這個函式的低階項和首項係數。計算時間複雜度的方法 1 只保留高階項，低階項直接丟棄 2 係數不要 3 執行次數是常數是為o 1...
時間複雜度 空間複雜度
演算法複雜度分為時間複雜度和空間複雜度。其作用 時間複雜度是指執行演算法所需要的計算工作量 而空間複雜度是指執行這個演算法所需要的記憶體空間。一 時間複雜度 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...