1. 时间复杂度 时间复杂度是指程序运行从开始到结束所需要的时间。时间复杂度的计算一般比较麻烦,故在数据结构的研究中很少提及时间复杂度。为了便于比较同一个问题的不同算法,通常做法是,从算法中选取一种对于所研究的问题来说是基本操作的原操作,以该基本操作重复执行的次数做为算法的时间 ...
首先一点就是无视任何常量 从最简单的开始 这段时间复杂度为常数 ,所以O . 然后 这一段是线性的,则时间复杂度为N,所以O N ,就算运行多次,比如 次 次, N依然看做O N . 但是 这一段则是二次的,不是二次元,是二次quadratic,这一段的运行次数为N N,所以O N . 再一个例子 这一段是对数的Logarithmic,有点难理解吧,就是说以上的例子每次都要找到中间的部分,那么中间 ...
2018-03-19 05:25 0 2729 推荐指数:
1. 时间复杂度 时间复杂度是指程序运行从开始到结束所需要的时间。时间复杂度的计算一般比较麻烦,故在数据结构的研究中很少提及时间复杂度。为了便于比较同一个问题的不同算法,通常做法是,从算法中选取一种对于所研究的问题来说是基本操作的原操作,以该基本操作重复执行的次数做为算法的时间 ...
1.形如 T(n) = a * T(n/b) + f(n) 的时间复杂度计算方法 有一种方法叫做主方法(Master method)是用来专门计算这种形式的时间复杂度的,方法具体如下: 下边举例进行说明: 例1: T(n) = 25*T(n/5) + n^2 因为:a=25 ...
算法的稳定性:如果排序后,两个拥有相等关键字的元素a和b的相对位置没有发生变换,则稳定,否则不稳定。 内部排序是指在排序期间元素全部存放在内存中的排序;外部排序是指在排序期间元素无法全部同时存放在内存中,必须在排序过程中根据要求不断地在内、外存之间移动的操作。 然后再来温习一下时间复杂度的计算 ...
参考自:此文 一、循环执行次数的计算 1.双重循环 for(int i=1;i<=n;i++) // 外层n次 for(int j=1;j<=i;j++) // 内层i次 f(); 总次数=1+2+3+..+n=(1+n)*n/2 时间复杂度=O(n ...
困惑的点——log,如何计算得出? ① 上限:用来表示该算法可能有的最高增长率。 ② 大O表示法:如果某种算法的增长率上限(最差情况下)是f(n),那么说这种算法“在O(f(n))中”。n为输入规模。 上限的精确定义:对非负函数T(n),若存在两个正常数c和n0 ...
本文包括 1.快速排序 2.归并排序 3.堆排序 1.快速排序 快速排序的基本思想是:采取分而治之的思想,把大的拆分为小的,每一趟排序,把比选定值小的数字放在它的左边,比它大的值放在右 ...
(一)算法时间复杂度定义: 在进行算法分析时,语句总的执行次数T(n)是关于问题规模n的函数,进而分析T(n)随n的变化情况并确定T(n)的数量级。算法的时间复杂度,也就是算法的时间量度,记作:T(n)=O(f(n))。它表示随问题规模n的增大,算法执行时间的增长率和f(n)的增长率相同,称作 ...
1 二分查找算法 二分查找算法适合:只需查找,不需要插入(O(N)复杂度?)和删除的情况。如查询元素周期表这种较稳定的数据。 2 欧几里德算法(求最大公因数) 若M > N,则第一次循环交换M和N。 若想分析其时间复杂度,则要求循环次数,即生成余数的次数 ...