時間效能
**演算法複雜性函式：
\[ f(n)=n^2 +1000n+\log_n+1000 $$**
當n的資料規模逐漸增大時，f(n)的增長趨勢：
* 當n增大到一定值以後，計算公式中影響最大的就是n的冪次級最高的項，並且其他的常數項和低冪次項都可以忽略，我們更關注的是它是乙個什麼量級的演算法，是線性的還是n方的，還是指數級的。
**大o表示法**
* 函式f、g定義域為自然數，值域為非負實數集
* **定義：**如果存在正數c和$n_0$，使得對任意的$$ n \geq n_0 $$ 都有$$ f(n) \leq cg(n)。\]
大o表示法的單位時間
函式返回
大o表示法的運算規則
for(int i=0;i巢狀迴圈中第乙個和第二個for都是o(n)的時間複雜度，兩者的乘積是：
\[\sum(n-i)=\frac=o(n^2)
\]演算法漸進分析：大\(\omega\)表示式
增長率大小比較：$$\log_2n \leq n \leq n \log_2n \leq n^2 \leq 2^n$$
演算法複雜性分析
例：順序尋找k值
最差情況 o(n)
如果等概率分布 o(n)
概率不等
度量演算法效率
度量乙個演算法的效率，乙個方法是事後統計，即先將演算法實現，然後輸入適當的資料執行，測算其時間和空間開銷。其缺點顯而易見，不僅編寫程式實現演算法將花費較多的時間和精力，而且實驗結果依賴於計算機的軟硬間等環境因素，容易掩蓋演算法本身的優劣。所以通常採用事前分析估算的方法估算演算法所消耗的資源。不談與計...
演算法效率的度量
常見時間複雜度 當演算法的時間複雜度為 即使n的值很小，實際的程式執行時間也是不可接受的！大o的n的3次方是工程開發時時間複雜度的臨界點。當演算法在最壞情況下仍能滿足需求時，可以推斷演算法的最好情況和平均情況都滿足需求。空間複雜度 推導時間複雜度的方法同樣適用於空間複雜度。空間與時間的策略 多數情況...
演算法效率的度量
演算法的時間複雜度是乙個函式，它定量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。使用這種方式時，時間複雜度可被稱為是漸近的，它考察當輸入值大小趨近無窮時的情況。t n o f n 總結幾點求時間複雜度的規則 ...