算法时间复杂度分析 在看一个算法是否优秀时，我们一般都要考虑一个算法的时间复杂度和空间复杂度。现在随着空间越来越大，时间复杂度成了一个算法的重要指标，那么如何估计一个算法的时间复杂度呢？ 时间复杂度直观体现 首先看一个时间复杂度不同的两个算法，解决同一个问题，会有多大的区别。 下面两个 ...

　　在上一篇文章中对时间复杂度及其举例进行了简单描述，本篇文章将分析算法的时间复杂度和相关方法。 1、事前分析估算的方法 因事后统计方法更多的依赖于计算机的硬件、软件等环境因素，有时容易掩盖算法本身的优劣。因此人们常常采用事前分析估算的方法。本文对事后统计方法不做描述。在编 ...

算法分析 算法分析即指对一个算法所需要的资源进行预测 内存，通信带宽或者计算机硬件等资源偶尔是我们关心的 通常，资源是指我们希望测度的计算时间 RAM模型 分析一个算法之前，需要建立一个实现技术的模型，包括描述所用资源及其代价的模型 ...

算法时间效率分析方法主要由非递归分析法和递归式分析法两种。以下分别说明： 一、分析非递归算法时间效率的通用方案 确定算法中作为输入规模的参数； 找出算法的基本操作（通常位于算法的最内层循环中的操作）； 检查对于相同规模的不同输入实例，基本操作的执行次数是否可能不同，如果有，则需 ...

例子： 有一个字符串数组，首先将数组中每一个字符串按照字母序排序，之后再将整个字符串按照字典序排序。整个操作的时间复杂度？ 答： 假设最长的字符串长度是s，数组中有n个字符串。 对每个字符串进行排序: slogs， 共有n个，所以 nslog(s) 所有的字符串进行排序：O(s*nlog(n ...

按数量级递增排列，常见的时间复杂度有：常数阶O(1),对数阶O(log2n),线性阶O(n),线性对数阶O(nlog2n),平方阶O(n^2)，立方阶O(n^3),...，k次方阶O(n^k),指数阶O(2^n)。随着问题规模n的不断增大，上述时间复杂度不断增大，算法的执行效率越低。时间复杂度 ...

在算法分析中，当一个算法中包含递归调用时，其时间复杂度的分析会转化为一个递归方程求解。实际上，这个问题是数学上求解渐近阶的问题，而递归方程的形式多种多样，其求解方法也是不一而足，比较常用的有以下四种方法： (1)代入法(Substitution Method ...

一、合并已排序的两个数组，依次比较两个数组元素大小，并按大小加入到暂存数组B，最后保存到A： Algorithm: MERGE(A, p, q, r) 输入：数组A[p...q]和A[q+1... ...