時間複雜度
（1）時間頻度 乙個
演算法 執行所耗費的時間，從理論上是不能算出來的，必須上機執行測試才能知道。但我們不可能也沒有必要對每個
演算法 都上機測試，只需知道哪個
演算法 花費的時間多，哪個
演算法 花費的時間少就可以了。並且乙個
演算法 花費的時間與演算法中語句的執行次數
成正比例
，哪個演算法 中語句執行次數多，它花費時間就多。乙個
演算法 中的語句執行次數稱為語句頻度或時間頻度。記為t(n)。
演算法 的
時間複雜度
是指執行演算法所需要的計算工作量。
（2）時間複雜度
在剛才提到的時間頻度中，n稱為問題的規模，當n不斷變化時，時間頻度t(n)也會不斷變化。但有時我們想知道它變化時呈現什麼規律。為此，我們引入
時間複雜度
概念。一般情況下，
演算法 中基本操作重複執行的次數是問題規模n的某個函式，用t(n)表示，若有某個輔助函式f(n),使得當n趨近於無窮大時，t（n)/f(n)的極限值為不等於零的常數，則稱f(n)是t(n)的同數量級函式。記作t(n)=o(f(n)),稱o(f(n)) 為
演算法 的漸進
時間複雜度
，簡稱時間複雜度 。
在各種不同
演算法 中，若
演算法 中語句執行次數為乙個常數，則
時間複雜度
為o(1),另外，在時間頻度不相同時，時間複雜度有可能相同，如t(n)=n^2+3n+4與t(n)=4n^2+2n+1它們的頻度不同，但時間複雜度相同，都為o(n^2)。
按數量級遞增排列，常見的
時間複雜度
有： 常數階o(1),對數階o(log2n)(以2為底n的對數，下同),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)。隨著問題規模n的不斷增大，上述
時間複雜度
不斷增大，
演算法 的執行效率越低。
概念理解 時間複雜度 空間複雜度
一.時間複雜度 time complexity 在進行演算法分析時，語句總執行次數t n 是關於問題規模 n 的函式。進而分析執行次數t n 隨規模 n 的變化情況並確定t n 的數量級。演算法的時間複雜度就是演算法的時間度量，記作t n o f n 它表示隨問題規模 n 的增大，演算法的執行時間的...
時間複雜度和空間複雜度的概念
演算法複雜度 分為時間複雜度和空間複雜度 其作用 時間複雜度是度量演算法執行的時間長短 而空間複雜度是度量演算法所需儲存空間的大小。乙個演算法執行所耗費的時間，從理論上是不能算出來的，必須上機執行測試才能 知道。但我們不可能也沒有必要對每個演算法都上機測試，只需知道哪個演算法花費的時間多，哪個演算法...
dfs時間複雜度 時間複雜度 空間複雜度
時間複雜度的數學證明方法相對比較複雜，通常在工程實際中，會分析就好。注意 只看最高複雜度的運算 int for for for for int遞迴如何分析時間複雜度？常數係數可以忽略，在分析時不用考慮，只要說以上術語即可。主定理 master throrem 上述第四種是歸併排序，所有排序演算法，最...