一般考察演算法的複雜度，我們常用到時間複雜度，和空間複雜度來定義。其中時間，其實就是計算機執行這個演算法執行的指令次數，是乙個計算量的概念；而空間複雜度是指執行這個演算法所需的記憶體空間，即暫存器的資源。
這篇部落格主要**一下自己關於時間複雜度的一些思考。
對比上述四個例子，可以發現，程式的時間複雜度和基本操作被執行的次數有關。這裡很重要的一點是：基本操作。其實for迴圈，每次執行，都有兩個基本操作，比較和++，所以即使for語句裡沒有任何操作，也會有兩個基本操作。for迴圈裡，如果有類似的基本操作，程式的執行時間不會改變太多。但是一旦迴圈裡有比較複雜的操作，如pow操作，這個操作就成為基本操作，也是for迴圈裡最耗費時間的。但看這個語句，其實看不出它有多複雜，但是從執行結果來看，它使程式執行時間提高了二十多倍，可見pow操作的執行時間遠遠大於賦值、比較等操作的時間。其本質我估計是單個pow操作所需要的彙編指令個數遠遠大於賦值、比較等操作需要的彙編指令個數。
對比這三個，有以下思考：但看執行次數，這三個和上面的執行次數是一樣的，但是執行時間是上面的1.5倍，即使執行的基本操作一樣。那為何執行時間是上面的1.5倍呢，我估計是因為當for迴圈裡的迴圈次數比較大時，每次比較或者++運算會耗費更多時間。
另外，當迴圈裡的總數寫成n* n和4e8，執行時間是不一樣的，這個很容易理解，因為每次比較，都要先計算一下n*n，這個計算本身就引入了乙個比較大的基本操作，所以執行時間會多點。
當for迴圈裡的基本操作從2個變成12個時，整體執行時間也從3秒變成18秒，可見迴圈執行次數和基本操作決定了整個時間複雜度。
以上是我的思考，有不對的，歡迎指正。
關於程式的運算時間複雜度的一點思考
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關於時間複雜度的一點簡單總結
演算法的複雜度分為時間複雜度和空間複雜度，今天在這裡主要講一下時間複雜度。時間複雜度，簡單來說，就是通過程式語句的執行次數來估計程式執行時間的乙個函式，用o表示。在相同硬體和軟體的情況下 可以把它認為就是花費時間的函式的數量級。簡單來說，就是為了提高計算機工作的效率，因為現實生活中，通常處理的是大量...
演算法時間複雜度的一點點理解
1.時間頻度用t n 表示，表示當乙個程式，其中某個變數n，他的值是n時，執行的語句 命令的次數。比如t n 3 時間複雜度用o f n 表示，f n 是乙個輔助函式，隨著n值增大，與t n 比值接近常數的函式。比如f n 此時，時間複雜度可以用o 2.在計算時間複雜度時，比如t n 3。3.常見的...