參考自：此文 一、循環執行次數的計算 1.雙重循環 for(int i=1;i<=n;i++) // 外層n次 for(int j=1;j<=i;j++) // 內層i次 f(); 總次數=1+2+3+..+n=(1+n)*n/2 時間復雜度=O(n ...

。 時間維度：是指執行當前算法所消耗的時間，我們通常用「時間復雜度」來描述。 空間維度：是指執行當 ...

​ 我們常常在武俠小說中看到一位內力精深的高手在學習新的招式的時候修煉速度異常驚人，我心目中最經典的片段就是倚天屠龍記中張無忌學習乾坤大挪移和太極拳的時候了，他能在極短的時間內領會常人數十年所不能掌握的東西，即使拍了很多版本，每次看到這，我都大呼過癮，仍然看的津津有味~ 數據結構 ...

一個語句的頻度是指該語句在算法中被重復執行的次數。算法中所有語句的頻度之和記為T(n)，它是該算法問題規模n的函數，時間復雜度主要分析T(n)的數量級。算法中基本運算（最深層循環內的語句）的頻度與Tn)同數量級，因此通常采用算法中基本運算的頻度fn)來分析算法的時間復雜度3。因此，算法的時間復雜度 ...

　　時間復雜度（Time complexity）是一個函數，它定性描述該算法的運行時間。這是一個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表述，不包括這個函數的低階項和首項系數。 　　常見的時間復雜度 　　 常見的算法時間復雜度由小到大依次為 ...

引言 算法是程序的靈魂，想學好算法就必須先搞懂時間復雜度 算時間復雜度就是算基本語句條數 5個計算時間復雜度基礎例題 例題一 i=0時，j=0，j循環執行n次 i=1時，j=1，j循環執行n-1次 i=2時，j=2，j循環執行n-2次 推廣到 i=n-1時，j=n-1，j循環執行1次 ...

我們將一個規模為 n 的問題，通過分治得到 a 個規模為$ \frac{n}{b} $的子問題，每次遞歸帶來的額外計算為 f(n) ，那么我們得到以下關系式： $T(n)=aT(\frac{n}{b})+f(n)$, 此外，我們定義一個$c_{crit}=log_{b}{a}$ ,它是這么計算 ...

1. 問題 大整數的快速乘積算法的運行時間（時間復雜度的遞推關系式）為 T(n)=O(n)+4&#x22C5;T(n/2)">T(n)=O(n)+4⋅T(n/2)T(n)=O(n)+4⋅T(n/2)，求其最終的時間復雜度。 2. 主定理的內容 3. 分析所以根據主定理 ...