目錄 前言 復雜度 分析方法 大 O 復雜度表示法 例子-評估累加和的各種算法執行效率 算法 1（for 循環）： 算法 2（嵌套 for 循環 ...

前言 算法復雜度是指算法在編寫成可執行程序后，運行時所需要的資源，資源包括時間資源和內存資源。 復雜度也叫漸進復雜度，包括時間復雜度和空間復雜度，用來粗略分析執行效率與數據規模之間的增長趨勢關系，越高階復雜度的算法，執行效率越低。 復雜度分析是數據結構與算法的核心精髓，指在不依賴硬件、宿主 ...

為什么要進行算法分析？ 預測算法所需的資源 計算時間（CPU 消耗） 內存空間（RAM 消耗） 通信時間（帶寬消耗） 預測算法的運行時間 在給定輸入規模時，所執行的基本操作數量。 或者稱為算法復雜度（Algorithm ...

、分治算法、回溯算法、動態規 划、字符串匹配算法 算法復雜度分析 由於相同算法在不同測試 ...

復雜度分析 ​ 算法的復雜度指的是執行該算法的程序在運行時所需要的時間和空間(內存)資源，復雜度分析主要是從時間復雜度和空間復雜度兩個層面來考慮。 大O(big O)表示法 ​ 在了解時間復雜度之前，我們需要知道怎么用數學符號將它表示出來。 ​ 我們知道，一個算法的執行時間 = 該算法中 ...

為什么要進行算法分析？ 預測算法所需的資源 計算時間（CPU 消耗） 內存空間（RAM 消耗） 通信時間（帶寬消耗） 預測算法的運行時間 在給定輸入規模時，所執行的基本操作數量。 或者稱為算法復雜度（Algorithm ...

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 ...

復雜度 前言 時間復雜度 常數階O(1) 線性階O(n) 對數階O(logN) 線性對數階O(nlogN) 平方階O(n²) 空間復雜度 常數階O ...