演算法時間複雜度的定義：進行演算法分析時，語句總的執行次數t(n)是關於問題規模n的函式，進而分析t(n)隨n的變化情況並確定t(n)的數量級。演算法的時間複雜度，也就是演算法的時間量度，記作t(n)=o(f(n))。它表示隨問題規模n的增大，演算法執行時間的增長率和f(n)的增長率相同，稱作演算法的漸進時間複雜度，簡稱為時間複雜度。其中f(n)為問題規模n的某個函式。
這樣用大寫o()來體現演算法時間複雜度的記法，稱之為大o記法。
一般情況下，隨著輸入規模n的增大，t(n)增長最慢的演算法為最優演算法。
分析時間複雜度：
①用常數1取代執行時間中的所有加法常數。
② 在修改後的執行次數函式中，只保留最高端項。
③ 若最高端項存在且不是1，則去除與這個項相乘的常數。
④ 最後得到的結果就是大o階數。
階數：① 常數階o(1)
② 線性階o(n)【非巢狀迴圈】
③ 平方階o(n²)【巢狀迴圈】，迴圈時間複雜度=迴圈體的複雜度×該迴圈的巢狀次數
④ 對數階o(log(n))
分析 while (i2^x = n 則x= log(2)n，所以此迴圈的時間複雜度為o(log(n))
時間複雜度和空間複雜度（二）
演算法的時間複雜度的定義 在進行演算法分析時，語句總的執行次數t n 是關於問題規模 n的函式，進而分析 t n 隨n 的變化情況並確定t n 的數量級。演算法的時間複雜度就是演算法時間量度，記作 t n o f n 它表示隨問題規模 n的增大，演算法執行時間的增長率和 f n 的增長率相同，稱作演...
演算法複雜度 時間複雜度和空間複雜度
1 時間複雜度 1 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，只需知道哪個演算法花費的時間多，哪個演算法花費的時間少就可以了。並且乙個演算法花費的時間與演算法中語句的執行次數成正比例，哪個演算法中語句執行次數...
演算法複雜度 時間複雜度和空間複雜度
演算法複雜度 時間複雜度和空間複雜度 關鍵字 演算法複雜度 時間複雜度 空間複雜度 1 時間複雜度 1 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，只需知道哪個演算法花費的時 間多，哪個演算法花費的時間少就可以...