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 ...

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 ...

1.1 频度统计法。 频度统计法指以程序中语句执行次数的多少作为算法时间度量分析的一种方法。通常情况下，算法的时间效率主要取决于程序中包含的语句条数和采用的控制结构这两者的综合效果。因此，最原始且最牢靠的方法是求出所有主要语句的频度f(n)，然后求所有频度之和。 例如：如下形式的语句段 ...

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... ...

递归算法大家都不陌生，当须要反复计算同样问题时，一般能够选择递归和循环两种算法。 又由于递归实现起来代码比較简洁。所以通常都会使用递归来解决上述问题。比方斐波那契数列。再比方树的前序、中序、兴许遍历算法。 递归算法尽管是有代码简洁这个长处，可是其缺点显著。 由于递归函数是在运 ...