算法时间复杂度

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O(N!)、O(2 N)、O(N 2)、O(NlogN)、O(N)、O(logN)、O(1)...
代表: 最坏情况的用时

一个正整数的阶乘(factorial)是所有小于及等于该数的正整数的积,并且0的阶乘为1。自然数n的阶乘写作n!。1808年,基斯顿·卡曼引进这个表示法。

N 的 N 次方,^ 是上标的意思

如果 aˣ = N(a>0,且a≠1),那么数 x 叫做以 a 为底 N 的对数,记作 x=logaN,读作以 a 为底 N 的对数,其中 a 叫做对数的底数,N 叫做真数。
其中 x 是自变量,函数的定义域是(0,+∞),即 x>0。它实际上就是指数函数的反函数,可表示为 x= aʸ 。因此指数函数里对于 a 的规定,同样适用于对数函数。

描述算法复杂度时,常用o(1), o(n), o(logn), o(nlogn)表示对应算法的时间复杂度,是算法的时空复杂度的表示。不仅仅用于表示时间复杂度,也用于表示空间复杂度。
O后面的括号中有一个函数,指明某个算法的耗时/耗空间与数据增长量之间的关系。其中的n代表输入数据的量。

时间复杂度为O(n),就代表数据量增大几倍,耗时也增大几倍,线性增长,比如常见的:

时间复杂度O(n^2),就代表数据量增大n倍时,耗时增大n的平方倍,这是比线性更高的时间复杂度。比如:

O(nlogn)同理,就是n乘以logn,当数据增大256倍时,耗时增大256*8=2048倍。这个复杂度高于线性低于平方。比如:

当数据增大n倍时,耗时增大logn倍(这里的log是以2为底的,比如,当数据增大256倍时,耗时只增大8倍,是比线性还要低的时间复杂度)。比如:

O(1)就是最低的时空复杂度了,也就是耗时/耗空间与输入数据大小无关,无论输入数据增大多少倍,耗时/耗空间都不变。 比如:

代入 N 以后的数值,和耗时的关系, 10 ^ 8 => 秒级 ,最大的 N 分别是:




什么是算法的时空复杂性?
算法的时间复杂度是指执行算法所需要的计算工作量。一般来说,计算机算法是问题规模n 的函数f(n),算法的时间复杂度也因此记做。2、空间复杂度 算法的空间复杂度是指算法需要消耗的内存空间。其计算和表示方法与时间复杂度类似,一般都用复杂度的渐近性来表示。同时间复杂度相比,空间复杂度的分析要简单...

算法的复杂度主要包括
算法的复杂度主要包括时间复杂度和空间复杂度。算法的时间复杂度和空间复杂度合称为算法的复杂度。时间复杂度:时间复杂度是指执行算法所需要的计算工作量。空间复杂度:是对一个算法在运行过程中临时占用存储空间大小的量度。算法的复杂性体运行该算法时的计算机所需资源的多少上,计算机资源最重要的是时间...

什么是时间复杂度、空间复杂度?
1、时间复杂度是指执行算法所需要的计算工作量。时间复杂度是一个函数,它定性描述了该算法的运行时间。这是一个关于代表算法输入值的字符串的长度的函数。时间复杂度常用大O符号表述,不包括这个函数的低阶项和首项系数。2、空间复杂度是指执行这个算法所需要的内存空间。空间复杂度需要考虑在运行过程中...

算法复杂度主要包括时间复杂度和空间复杂度
算法复杂度主要包括时间复杂度和空间复杂度解释如下:算法的时间复杂度是指对算法执行时所花时间的度量。一般为问题规模的函数。计算机科学中,算法的时间复杂度是一个函数,它定量描述了该算法的运行时间。算法的复杂度主要包括时间复杂度和空间复杂度。算法的时间复杂度和空间复杂度合称为算法的复杂度。时...

什么是算法,解释算法的时间复杂度和空间复杂度
时间复杂度是指执行算法所需要的计算工作量。时间复杂度是一个函数,它定性描述了该算法的运行时间。这是一个关于代表算法输入值的字符串的长度的函数。时间复杂度常用大O符号表述,不包括这个函数的低阶项和首项系数。算法的复杂性主要包括两个内容:时间复杂度和空间复杂度;(1)时间复杂度:表示算法...

干货|算法复杂度分析看这一篇就够了
常见的空间复杂度有:O(1): 空间不随数据规模变化,如固定大小的变量。O(n): 空间与数据规模成线性关系,如数组的分配。O(n²): 平方阶空间复杂度,如矩阵操作。总结来说,时间复杂度从小到大排序是:O(1) < O(logn),空间复杂度则根据数据结构的不同有所不同。了解这些概念能帮助我们...

一般说时间复杂度是指最坏还是指平均复杂度?
我们所讲的时间复杂度,一般指的是最坏时间复杂度。理由如下:1、最坏时间复杂度,是在任意输入下的运行时间界限,保证算法任何时候运行时间都不会比其更长。2、在某些算法上,最坏情况出现频繁。3、在算法这样的事物上,平均和最坏一样很糟糕!

时间复杂度(计算方法,如果计算,及其解释)
时间复杂度1. 算法复杂度分为 时间复杂度和空间复杂度。作用: 时间复杂度是度量算法执行的时间长短;而空间复杂度是度量算法所需存储空间的大小。2. 一般情况下,算法的基本操作重复执行的次数是模块n的某一个函数f(n),因此,算法的时间复杂度记做:T(n)=O(f(n))分析:随着模块n的增大...

算法的时间复杂度和空间复杂度的关系
算法的时间复杂度和空间复杂度是描述算法性能的两个重要指标。它们之间没有直接的数学关系,而是相互独立的。时间复杂度(TimeComplexity)是衡量算法执行时间随输入规模增长而变化的度量。它通常用大O符号表示,比如O(n)、O(nlogn)等。时间复杂度描述的是算法所需执行的基本操作数目,即算法的运行时间...

时间复杂度和空间复杂度的概念
时间复杂度和空间复杂度的概念:时间复杂度是指执行这个算法所需要的计算工作量;而空间复杂度是指执行这个算法所需要的内存空间。时间和空间(即寄存器)都是计算机资源的重要体现,而算法的复杂性就是体现在运行该算法时的计算机所需的资源多少。时间复杂度:1、算法的时间复杂度反映了程序执行时间随输入...

大名县17566411059: 如何计算一个算法的时间复杂度 -
氐刷杜密: 求解算法的时间复杂度的具体步骤是: 1、找出算法中的基本语句: 算法中执行次数最多的那条语句就是基本语句,通常是最内层循环的循环体. 2、计算基本语句的执行次数的数量级: (1)只需计算基本语句执行次数的数量级,这就意味着...

大名县17566411059: 有关算法的时间复杂度 -
氐刷杜密: N的3次方是指这里举的例子:“两个n阶矩阵相乘”而言. 它说,这个问题的“规模”等于矩阵的阶数 n . 两个n阶矩阵相乘的基本运算(两个实数的乘法)次数正好是阶数的三次方. f (n) = n ^ 3 .矩阵乘法程序见: http://zhidao.baidu.com/question/9394030.html别的算法的时间复杂度=算法的工作量=f (n) f (n) 是什么,要看算什么,怎么算,才知道.未必是N的3次方.

大名县17566411059: 算法的时间复杂性是指( ). -
氐刷杜密: 算法的复杂度分时间复杂度和空间复杂度. 时间复杂度:在运行算法时所耗费的时间为f(n)(即 n的函数). 空间复杂度:实现算法所占用的空间为g(n)(也为n的函数).

大名县17566411059: 算法的时间复杂度 -
氐刷杜密: 算法结束时便是 i==N了, 而i的增长通向是 i=2^M =N, M是你循环了多少次,因而 M=LogN. 算法时间复杂度为 O(LogN)

大名县17566411059: 什么是算法的时间复杂度? -
氐刷杜密: 时间复杂度表面的意思就是代码花费的时间,但是一般使用这个概念的时候,更注重的是随着数据量增长,代码执行时间的增长情况.一般认为一个基本的运算为一次运行算,例如加减乘除判断等等 例1和例2时间复杂度都可以简单认为是o(N),...

大名县17566411059: 算法复杂度的时间复杂度 -
氐刷杜密: (1)时间频度 一个算法执行所耗费的时间,从理论上是不能算出来的,必须上机运行测试才能知道.但我们不可能也没有必要对每个算法都上机测试,只需知道哪个算法花费的时间多,哪个算法花费的时间少就可以了.并且一个算法花费的时间...

大名县17566411059: 如何清晰的理解算法中的时间复杂度 -
氐刷杜密: 求解算法的时间复杂度的具体步骤是: e69da5e6ba903231313335323631343130323136353331333363393632⑴找出算法中的基本语句; 算法中执行次数最多的那条语句就是基本语句,通常是最内层循环的循环体. ⑵计算基本语句的执行...

大名县17566411059: 数据结构中算法的时间复杂度是什么? -
氐刷杜密: 程序所用时间关于数据规模的函数 比如: 给n个数排序需要n^2的时间 时间复杂度就是O(n^2) 通常有 O(2) 常数 与输入数据规模无关 O(n) 成正比 O(log2n) 平方与数据规模成正比 O(n^2) 与数据规模的平方成正比 O(n^3) ……三次方…… O(n!) 阶乘

大名县17566411059: 算法的时间复杂度?请哪位大侠给我解释下看一个算法的时间复杂度怎么看啊?是看循环语句的i进行几次运算么?还是别的什么, -
氐刷杜密:[答案] 1、时间复杂度 (1)时间频度 一个算法执行所耗费的时间,从理论上是不能算出来的,必须上机运行测试才能知道.但我们不可能也没有必要对每个算法都上机测试,只需知道哪个算法花费的时间多,哪个算法花费的时间少就可以了.并且一个算法花...

大名县17566411059: 算法的时间复杂度是指
氐刷杜密: 时间复杂度 算法的时间复杂度是指算法需要消耗的时间资源.一般来说,计算机算法是问题规模n 的函数f(n),算法的时间复杂度也因此记做 T(n)=Ο(f(n)) 因此,问题的规模n 越大,算法执行的时间的增长率与f(n) 的增长率正相关,称作渐进时间复杂度(Asymptotic Time Complexity).算法的

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