1. 时间复杂度:使用大O表示法来表示程序的时间复杂度 常见的7种时间复杂度(复杂度由低到高排序) O(1):常数时间复杂度 O(log(n): 对数时间复杂度 O(n): 线性时间复杂度 O(n^2):平方时间复杂度 O(n^3):立方时间复杂度 O(k^n):指数时间复杂度,k ...
写在前面: log n 均记作 logn ,实际上在计算机中, lnx,lgx 和 log x 数值一致,因为: log ab dfrac log ca log cb 所以: log x dfrac lnx ln lnx lim limits x to infty log x dfrac lgx lg lgx lim limits x to infty 一 时间复杂度 一 概念 如果一个问题的规模 ...
2019-12-05 19:57 2 382 推荐指数:
1. 时间复杂度:使用大O表示法来表示程序的时间复杂度 常见的7种时间复杂度(复杂度由低到高排序) O(1):常数时间复杂度 O(log(n): 对数时间复杂度 O(n): 线性时间复杂度 O(n^2):平方时间复杂度 O(n^3):立方时间复杂度 O(k^n):指数时间复杂度,k ...
转载:http://blog.csdn.net/daijin888888/article/details/66970902 一、算法的时间复杂度定义 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 ...
算法,即解决问题的方法。同一个问题,使用不同的算法,虽然得到的结果相同,但是耗费的时间和资源是不同的。 就比如要拧一个螺母,使用扳手还是钳子是有区别的,虽然使用钳子也能拧螺母,但是没有扳手好用。“条条大路通罗马”,解决问题的算法有多种,这就需要判断哪个算法“更好”。 算法VS程序 很多人 ...
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 ...
如何评估代码的复杂度 代码具有两种复杂度衡量方向,一个是时间复杂度,一个是空间复杂度 一,时间复杂度定义:如果一个问题的规模是n,解决这一问题的某一算法所需要的时间为T(n),它是n的某一函数T(n)称为这一算法的“时间复杂性”。 性质:1,渐近时间复杂性:当输入量n逐渐加大时,时间复杂 ...
时间复杂度: 首先要说的是,时间复杂度的计算并不是计算程序具体运行的时间,而是算法执行语句的次数。 当我们面前有多个算法时,我们可以通过计算时间复杂度,判断出哪一个算法在具体执行时花费时间最多和最少。 常见的时间复杂度有: 常数阶O(1), 对数阶O(log2 n), 线性阶O(n ...
估计算法的执行效率的方法,即时间、空间复杂度分析方法。 2、大 O 复杂度表示法 ...
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 ...