B 先引入一段代码： 对于cal函数，只看执行次数最多的4～6行代码，负责一共执行了2n次，可对于f函数内部也执行了2n次，那么总的时间复杂度就是：T（n）= O（cal（n）* f （n）= O（4n^2）= O(n^2)。 时间和空间复杂度用来度量程序的运行时间效率 ...

常见时间复杂度还有：nlogn阶，立方阶，指数阶O(2^n)等耗费时间：O(1)<O(logn)<O(n)<O(nlogn)<O(n²)<O(n³)<O(2^n)<O(n!)<O(n^n)最坏情况与平均情况：***平均运行时间是期望的运行时间 ...

时间复杂度的全称是渐进时间复杂度（asymptotic time complexity），表示算法的执行时间与数据规模之间的增长关系。 空间复杂度全称就是渐进空间复杂度（asymptotic space complexity），表示算法的存储空间与数据规模之间的增长关系。 原文 ...

时间复杂度 同一问题可用不同算法解决，而一个算法的质量优劣将影响到算法乃至程序的效率。算法分析的目的在于选择合适算法和改进算法。 计算机科学中，算法的时间复杂度是一个函数，它定量描述了该算法的运行时间。这是一个关于代表算法输入值的字符串的长度的函数。时间复杂度常用大O ...

数据结构和算法本身解决的是“快”和“省”的问题，即如何让代码运行得更快，如何让代码更省存储空间。所以，执行效率是算法一个非常重要的考量指标。那如何来衡量你编写的算法代码的执行效率呢？这里就要用到我们今天要讲的内容：时间、空间复杂度分析。 为什么需要复杂度分析？ 首先，我可以肯定地说，你这种评估 ...

算法的时间复杂度和空间复杂度 算法的时间复杂度 时间频度T(n) 一个算法中的语句执行次数称为语句频度或时间频度。记作T(n) 时间复杂度O(f(n)) 一般情况下，算法中的基本操作语句的重复执行次数(即时间频度)是问题规模n的某个函数，用T(n)表示。若有某个辅助函数f(n)，使得当n ...

本文转载自：数据结构和算法之美 当我们设计了一个算法以后，往往会从时间和空间这两个维度来评判这个算法的优劣。执行时间越短，占用内存空间越小的算法，我们认为是更优的算法。 这篇文章的主题：复杂度分析就是用来分析算法时间和空间复杂度的。 为什么需要复杂度分析 你可能会有些疑惑，我把代码跑一遍 ...

算法复杂度分为时间复杂度和空间复杂度。 其作用： 时间复杂度是指执行算法所需要的计算工作量； 而空间复杂度是指执行这个算法所需要的内存空间。 （算法的复杂性体现在运行该算法时的计算机所需资源的多少上，计算机资源最重要的是时间和空间（即寄存器）资源，因此复杂度分为时间和空间复杂度）。 简单来说 ...