演算法複雜度分為時間複雜度t(n)和空間複雜度f(n)
時間複雜度：也就是執行演算法程式所需的時間，與硬體的速度、程式語言的級別、編譯器的優化、資料的規模、執行的頻度有關，前三個有很大的不確定性，所以衡量指標只要是後兩者即演算法的時間複雜度是資料規模n的函式。t(n)=o(f(n)),其中o表示同階，即當n趨近無窮大是t(n)與f(n)的比值是個不為0的常數，也就是漸進時間複雜度。按照時間複雜度量級遞增順序為：常數階o(1)、對數階o(log2n)、線性階o(n)、線性對數階o(nlog2n)、平方階o(n^2)、立方階o(n^3)、k次方階o(n^k)、指數階o(2^n)。
空間複雜度：即所佔的記憶體，與演算法程式所佔空間，輸入資料所佔空間、執行程式所佔時間有關。通常採用壓縮儲存技術。
資料結構 演算法複雜度
二 演算法的效能評價 三 真題解析 資料結構的第一章 緒論 包含的最後乙個重要內容是關於演算法的複雜度。這個考點一般會單獨出現在選擇題的前兩道，需要你熟練掌握演算法的基本概念 演算法時間複雜度和空間複雜度的分析判斷等。其次，還會出現在大題的程式設計部分，將演算法複雜度作為乙個限制條件，要求你給出滿足...
演算法與資料結構之演算法複雜度
常用演算法的時間複雜度和空間複雜度 平時在聊天談論演算法時候，發現很多人並不清楚演算法的時間複雜度怎麼計算，一些稍微複雜的演算法時間複雜度問題，就無法算出時間複雜度。那麼我在今天的文章裡去解答這些問題 執行這個演算法所需要的計算工作量 隨著輸入資料的規模，時間也不斷增長，那麼時間複雜度就是乙個演算法...
資料結構與演算法 演算法與時間複雜度
演算法的五大特性 1.輸入,0 個或多個 2.輸入 1 個或多個 3.有窮性 4.確定性 5.可行性 如果乙個演算法執行效率 步驟 標記成 t n n 3 2 那麼這個2 可以看作乙個常數 k 就可以寫成 t n n 3 k 可以看出,如果改變常數k的值,並不會影響 t n 這個函式在座標軸的走勢,...