如何進行複雜度分析?

2022-07-29 10:12:10 字數 427 閱讀 6219

時間複雜度分析:

1、大 o 複雜度表示法:t(n) = o(f(n)),公式中的 o,表示**的執行時間 t(n) 與 f(n) 表示式成正比

2、最壞情況時間複雜度:**在最理想情況下執行的時間複雜度

3、最好情況時間複雜度:**在最壞情況下執行的時間複雜度

4、平均時間複雜度:**在所有情況下執行的次數的加權平均值

5、均攤時間複雜度:極少數高階別複雜度且發生具有時序關係時,可以將這幾個高階別的複雜度均攤到低級別複雜度上,一般均攤結果就等於低級別複雜度

空間複雜度分析:

常見的複雜度:

複雜度分析 時間複雜度分析和空間複雜度分析

其實,只要講到資料結構與演算法,就一定離不開時間 空間複雜度分析。而且我個人認為,複雜度分析是整個演算法學習的精髓,只要掌握了它,資料結構和演算法的內容基本上就掌握了一半。1.時間複雜度分析 對於剛才羅列的複雜度量級,我們可以粗略地分為兩類,多項式量級和非多項式量級。其中,非多項式量級只有兩個 o ...

複雜度分析 時間複雜度 空間複雜度

執行效率是演算法的乙個重要的考量指標,演算法的執行效率用時間 空間複雜度來衡量。今天我們來學習一下複雜度的分析。通常我們可以通過執行程式來獲得演算法的真正的執行時間,這種方法我們可以稱為事後統計法,但這種方法得到的是具體的資料,測試結果很依賴測試環境,而且受資料規模影像最大。因此,我們需要乙個不需要...

複雜度分析(上)時間複雜度 空間複雜度

為了肉眼 實時 快速地來分析出 的複雜度,我們需要乙個不用具體的測試資料來測試,就可以粗略地估計演算法的執行效率的方法。時間複雜度 空間複雜度 表示演算法的執行時間與資料規模之間的增長關係。每行 對應的 cpu 執行的個數 執行的時間都不一樣,但是,我們這裡只是粗略估計,所以可以假設每行 執行的時間...