時間復雜度分析有哪些？ 最好情況時間復雜度（best case time complexity） 最壞情況時間復雜度（worst case time complexity） 平均情況時間復雜度（average case time complexity） 均攤時間復雜度 ...

細化時間復雜度分析 代碼千千萬，有些代碼邏輯會很復雜，所以為了更細化的分析算法的復雜度，再復雜度分析方面引入了4個知識點： 1.最好情況時間復雜度（best case time complexity）。 2.最壞情況時間復雜度（worst case time complexity）。 3. ...

因為二分查找每次排除掉一半的不適合值，所以對於n個元素的情況：一次二分剩下：n/2兩次二分剩下：n/2/2 = n/4。。。m次二分剩下：n/(2^m)在最壞情況下是在排除到只剩下最后一個值之后得到結果，所以為 n/(2^m)=1;2^m=n;所以時間復雜度為：log2(n) ...

1.1 頻度統計法。 頻度統計法指以程序中語句執行次數的多少作為算法時間度量分析的一種方法。通常情況下，算法的時間效率主要取決於程序中包含的語句條數和采用的控制結構這兩者的綜合效果。因此，最原始且最牢靠的方法是求出所有主要語句的頻度f(n)，然后求所有頻度之和。 例如：如下形式的語句段 ...

算法時間效率分析方法主要由非遞歸分析法和遞歸式分析法兩種。以下分別說明： 一、分析非遞歸算法時間效率的通用方案 確定算法中作為輸入規模的參數； 找出算法的基本操作（通常位於算法的最內層循環中的操作）； 檢查對於相同規模的不同輸入實例，基本操作的執行次數是否可能不同，如果有，則需 ...

時間復雜度作為時間性能分析的依據。 漸進時間復雜度可以簡稱為時間復雜度，記為T(n)=O(f(n))。 2 ...

前言 　　之前一直想不明白dfs的時間復雜度是怎么算的，前幾天想了下大概想明白了，現在記錄一下。 　　存圖方式都是鏈式前向星或鄰接矩陣。主要通過幾道經典題目來闡述dfs時間復雜度的計算方法。 　　$n$是圖中結點的個數，$e$是圖中邊的個數。 深度優先遍歷圖的每一個結點 ...

算法時間復雜度分析 在看一個算法是否優秀時，我們一般都要考慮一個算法的時間復雜度和空間復雜度。現在隨着空間越來越大，時間復雜度成了一個算法的重要指標，那么如何估計一個算法的時間復雜度呢？ 時間復雜度直觀體現 首先看一個時間復雜度不同的兩個算法，解決同一個問題，會有多大的區別。 下面兩個 ...