時間複雜度

時間複雜度並不是表示乙個程式解決問題需要花多少時間，而是當程式所處理的問題規模擴大後，程式需要的時間長度對應增長得有多快。

也就是說，對於某乙個程式，其處理某乙個特定資料的效率不能衡量該程式的好壞，而應該看當這個資料的規模變大到數百倍後，程式執行時間是否還是一樣，或者也跟著慢了數百倍，或者變慢了數萬倍。

不管資料有多大，程式處理所花的時間始終是那麼多的，我們就說這個程式很好，具有o(1)的時間複雜度，也稱常數級複雜度；

資料規模變得有多大，花的時間也跟著變得有多長，比如找n個數中的最大值這個程式的時間複雜度就是o(n)，為線性級複雜度，

而像氣泡排序、插入排序等，資料擴大2倍，時間變慢4倍的，時間複雜度是o(n^2)，為平方級複雜度。

還有一些窮舉類的演算法，所需時間長度成幾何階數**，這就是o(a^n)的指數級複雜度，

甚至o(n!)的階乘級複雜度。

不會存在 o(2*n^2)的複雜度，因為前面的那個"2"是係數，根本不會影響到整個程式的時間增長。

同樣地，o(n^3+n^2)的複雜度也就是o(n^3)的複雜度。

因此，我們會說，乙個 o(0.01*n^3)的程式的效率比 o(100*n^2)的效率低，儘管在n很小的時候，前者優於後者，但後者時間隨資料規模增長得慢，最終o(n^3)的複雜度將遠遠超過o(n^2)。

我們也說，o(n^)的複雜度小於o(1.01^n)的複雜度。

容易看出，前面的幾類複雜度被分為兩種級別，其中後者的複雜度無論如何都遠遠大於前者。

像另一種像是

當我們在解決乙個問題時，我們選擇的演算法通常都需要是多項式級的複雜度，非多項式級的複雜度需要的時間太多，往往會超時，除非是資料規模非常小。

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...