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 ...

　　在上一篇文章中對時間復雜度及其舉例進行了簡單描述，本篇文章將分析算法的時間復雜度和相關方法。 1、事前分析估算的方法 因事后統計方法更多的依賴於計算機的硬件、軟件等環境因素，有時容易掩蓋算法本身的優劣。因此人們常常采用事前分析估算的方法。本文對事后統計方法不做描述。在編 ...

例子： 有一個字符串數組，首先將數組中每一個字符串按照字母序排序，之后再將整個字符串按照字典序排序。整個操作的時間復雜度？ 答： 假設最長的字符串長度是s，數組中有n個字符串。 對每個字符串進行排序: slogs， 共有n個，所以 nslog(s) 所有的字符串進行排序：O(s*nlog(n ...

按數量級遞增排列，常見的時間復雜度有：常數階O(1),對數階O(log2n),線性階O(n),線性對數階O(nlog2n),平方階O(n^2)，立方階O(n^3),...，k次方階O(n^k),指數階O(2^n)。隨着問題規模n的不斷增大，上述時間復雜度不斷增大，算法的執行效率越低。時間復雜度 ...

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 ...

在算法分析中，當一個算法中包含遞歸調用時，其時間復雜度的分析會轉化為一個遞歸方程求解。實際上，這個問題是數學上求解漸近階的問題，而遞歸方程的形式多種多樣，其求解方法也是不一而足，比較常用的有以下四種方法： (1)代入法(Substitution Method ...

一、合並已排序的兩個數組，依次比較兩個數組元素大小，並按大小加入到暫存數組B，最后保存到A： Algorithm: MERGE(A, p, q, r) 輸入：數組A[p...q]和A[q+1... ...

遞歸算法大家都不陌生，當須要反復計算同樣問題時，一般能夠選擇遞歸和循環兩種算法。 又由於遞歸實現起來代碼比較簡潔。所以通常都會使用遞歸來解決上述問題。比方斐波那契數列。再比方樹的前序、中序、興許遍歷算法。 遞歸算法盡管是有代碼簡潔這個長處，可是其缺點顯著。 由於遞歸函數是在運 ...