對乙個演算法輸入的不同，演算法確切執行的時間不是唯一確定的。
很多時候我們不需要對時間複雜度進行精確地分析
原因：1.在較複雜的演算法中，進行精確分析是非常複雜的。
2.大多時候我們並不關心f(n)的精確量，而只關心其量級
因此提出了漸進時間複雜度的概念。
定義一：θ(g(n))=
定義三：ω(g(n))=
f(n)不是確定的，他是在乙個單位內變動，那我們關心那個f(n)呢？一般我們在分析演算法時，使用最壞情況下的f(n)
來評價演算法效率：
1.如果知道了最壞情況，我們就可以保證演算法在任何時候都不能比這個情況更壞了 2.
很多時候，演算法執行發生最壞情況的概率還是很大的，如查詢問題中待查元素不存在的情況。且在很多時候，平均情況的漸近時間複雜度和最壞情況的漸近時間複雜度是乙個量級的。
演算法時間複雜度分析
定義 如果乙個問題的規模是n，解這一問題的某一演算法所需要的時間為t n 它是n的某一函式 t n 稱為這一演算法的 時間複雜性 求解演算法的時間複雜度的具體步驟是 1 找出演算法中的基本語句 演算法中執行次數最多的那條語句就是基本語句，通常是最內層迴圈的迴圈體。2 計算基本語句的執行次數的數量級 ...
演算法分析時間複雜度
對乙個演算法的分析，很多時候我們更關心演算法執行的時間複雜度。演算法的時間複雜度中，我們關心演算法執行的時間上界。即大o階分析方法。時間複雜度的分類 1 沒有迴圈遞迴的基本都是常數階。2 有一層迴圈的就是線性階。for int i 0 i dosth 3 對數階 一般類似如下 while i i i...
演算法時間複雜度分析
簡單而言，演算法時間複雜度就是數學裡面的函式，也就是演算法的時間度量，一般記作 t n o f n 演算法分析的分類 1.最壞情況 任意輸入規模的最大執行時間。上界 2.平均情況 任意輸入規模的期望執行時間。3.最好情況 任意輸入規模的最小執行時間，通常最好情況不會出現。下界 情景一 常數階 int...