時間複雜度 空間複雜度

時間複雜度：「大o符號表示法」，即t(n)= o(f(n))。大o符號表示法並不是用來真實代表演算法的執行時間的，它是用來表示**執行時間的增長變化趨勢的。

其中f(n)表示每行**執行次數之和，o表示正比例關係。

常見的時間複雜度量級：

從上到下依次的時間複雜度越來越大，執行的效率越來越低。

依次舉例說明

let i = 0;

let j = 0;

上述**執行的時候，它消耗的時間並不隨著某個變數的增長而增長，無論**有多長，都可以用o(1)來表示它的時間複雜度。

for(let i = 0;i < n;i++ )

上述**執行的時候，for迴圈裡面的**會執行n遍，因此它消耗的時間是隨著n的變化而變化的，因此這類**可以用o(n)來表示它的時間複雜度。

let i = 1

while(i < n)

上述**執行的時候，假設迴圈x次之後，i大於n，迴圈退出，也就是說2的x次方等於n，因此這類**的時間複雜度為o(logn)。

for(let i = 0;i < j;i++)    

}

for(let i = 0;i < n;i++)

}

for(let i = 0;i < m;i++)

}

上述**的時間複雜度就變成了o(m*n)

空間複雜度：也不是用來計算程式實際占用的空間的。它是對乙個演算法在執行過程中臨時占用儲存空間大小的乙個量度，同樣反映的是乙個趨勢，我們用s(n)來定義。公式：s(n)= o(f(n))

空間複雜度比較常用的有：o(1)、o(n)、o(n²)

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...

時間複雜度 空間複雜度

一 時間複雜度 實際是指程式執行次數，而不是程式執行時間 1.我們一般討論的是最壞時間複雜度，這樣做的原因是 最壞情況下的時間複雜度是演算法在任何輸入例項上執行時間的上限，以最壞代表最全。2.時間複雜度的書寫規則 忽略常數項，用o 1 表示 選取最壞時間複雜度即選取增長最快的項 遞迴的時間複雜度 遞...