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 ...
我們在度量一個程序 或者一個算法 執行時間的兩種方法 第一種最簡單,我們直接在分別運行需要比較的算法計算個需要的時間然后進行比較 當然這種解決方式也是存在問題的:一是要想對設計的算法的運行性能進行評測,需要實際運行該程序 二是所得到的時間統計量依賴於計算機的硬件 軟件等環境因素,這種方式要在同一台計算機的相同狀態下運行,才能比較哪一種算法效率更高 第二種通過分析某個算法的時間復雜度來判斷哪一個算 ...
2021-01-12 17:15 0 1064 推薦指數:
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 ...
算法的時間復雜度的計算是一個可以無限深入的課題。但是對於程序員來說,能夠大概的評估出復雜度就已經足夠用了。 在算法這個系列之前的幾篇文章里,介紹了算法的使用和原理,但是我故意的將復雜度的介紹沒有寫上去。有兩個原因:第一是這個算法復雜度介紹起來還是比較麻煩,一下子介紹不完,寫在一篇里不太合適;第二 ...
算法的時間復雜度和空間復雜度計算 轉載:http://blog.csdn.net/daijin888888/article/details/66970902 一、算法的時間復雜度定義 在進行算法分析時,語句總的執行 ...
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算法時間復雜度的計算 [整理] 博客分類: 算法學習 時間復雜度 算法 基本的計算步驟 時間復雜度的定義 一般情況下,算法中基本操作重復執行的次數是問題規模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 ...
算法的穩定性:如果排序后,兩個擁有相等關鍵字的元素a和b的相對位置沒有發生變換,則穩定,否則不穩定。 內部排序是指在排序期間元素全部存放在內存中的排序;外部排序是指在排序期間元素無法全部同時存放在內存中,必須在排序過程中根據要求不斷地在內、外存之間移動的操作。 然后再來溫習一下時間復雜度的計算 ...
。 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 ...
1. 時間復雜度 時間復雜度是指程序運行從開始到結束所需要的時間。時間復雜度的計算一般比較麻煩,故在數據結構的研究中很少提及時間復雜度。為了便於比較同一個問題的不同算法,通常做法是,從算法中選取一種對於所研究的問題來說是基本操作的原操作,以該基本操作重復執行的次數做為算法的時間 ...