算法復雜度分為時間復雜度和空間復雜度。 其作用： 時間復雜度是指執行算法所需要的計算工作量； 而空間復雜度是指執行這個算法所需要的內存空間。 （算法的復雜性體現在運行該算法時的計算機所需資源的多少上，計算機資源最重要的是時間和空間（即寄存器）資源，因此復雜度分為時間和空間復雜度）。 簡單來說 ...

本文轉載自：數據結構和算法之美 當我們設計了一個算法以后，往往會從時間和空間這兩個維度來評判這個算法的優劣。執行時間越短，占用內存空間越小的算法，我們認為是更優的算法。 這篇文章的主題：復雜度分析就是用來分析算法時間和空間復雜度的。 為什么需要復雜度分析 你可能會有些疑惑，我把代碼跑一遍 ...

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 ...

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 ...