B 先引入一段代碼: 對於cal函數,只看執行次數最多的4~6行代碼,負責一共執行了2n次,可對於f函數內部也執行了2n次,那么總的時間復雜度就是:T(n)= O(cal(n)* f (n)= O(4n^2)= O(n^2)。 時間和空間復雜度用來度量程序的運行時間效率 ...
把輸入規模看成x軸,所花時間 空間看成y軸 O n 就是y x,y隨x的增長而線性增長。也就是成正比,一條斜線。 O 就是y ,是一個常量,不管x怎么變,y不變,一條與x軸平行的線。 舉個簡單的例子,要從 加到n,我們會這么寫: int sum for int i i lt n i sum i 一共算了n次加法,那么就說這個時間復雜度是O n 。當然O n 的精確的概念是,是n的最高次方,比如, ...
2018-11-02 15:32 2 12478 推薦指數:
B 先引入一段代碼: 對於cal函數,只看執行次數最多的4~6行代碼,負責一共執行了2n次,可對於f函數內部也執行了2n次,那么總的時間復雜度就是:T(n)= O(cal(n)* f (n)= O(4n^2)= O(n^2)。 時間和空間復雜度用來度量程序的運行時間效率 ...
常見時間復雜度還有:nlogn階,立方階,指數階O(2^n)等耗費時間:O(1)<O(logn)<O(n)<O(nlogn)<O(n²)<O(n³)<O(2^n)<O(n!)<O(n^n)最壞情況與平均情況:***平均運行時間是期望的運行時間 ...
時間復雜度的全稱是漸進時間復雜度(asymptotic time complexity),表示算法的執行時間與數據規模之間的增長關系。 空間復雜度全稱就是漸進空間復雜度(asymptotic space complexity),表示算法的存儲空間與數據規模之間的增長關系。 原文 ...
時間復雜度 同一問題可用不同算法解決,而一個算法的質量優劣將影響到算法乃至程序的效率。算法分析的目的在於選擇合適算法和改進算法。 計算機科學中,算法的時間復雜度是一個函數,它定量描述了該算法的運行時間。這是一個關於代表算法輸入值的字符串的長度的函數。時間復雜度常用大O ...
數據結構和算法本身解決的是“快”和“省”的問題,即如何讓代碼運行得更快,如何讓代碼更省存儲空間。所以,執行效率是算法一個非常重要的考量指標。那如何來衡量你編寫的算法代碼的執行效率呢?這里就要用到我們今天要講的內容:時間、空間復雜度分析。 為什么需要復雜度分析? 首先,我可以肯定地說,你這種評估 ...
算法的時間復雜度和空間復雜度 算法的時間復雜度 時間頻度T(n) 一個算法中的語句執行次數稱為語句頻度或時間頻度。記作T(n) 時間復雜度O(f(n)) 一般情況下,算法中的基本操作語句的重復執行次數(即時間頻度)是問題規模n的某個函數,用T(n)表示。若有某個輔助函數f(n),使得當n ...
對於單鏈表來說,判斷回文最簡單的方法就是遍歷鏈表,將鏈表中的元素復制到數組中,然后對數組進行判斷是否是回文數組,但是這不符合O(1)的空間復雜度。 由於空間復雜度的要求,需要就地操作鏈表,不能開辟多余的空間來進行處理,因此引入快慢指針來進行操作。 快慢指針: slow 和 fast,每次 ...
題目描述: 如何對n個數進行排序,要求時間復雜度O(n),空間復雜度O(1) 解析: 利用計數排序法,設置一大小為65536的int數組,范圍a[0]~a[65535],並初始為0,然后遍歷n個數,假設這n個數在數組array[0...n-1]中,則i取值從0到n-1同時執行 ...