時間複雜度及空間複雜度

2021-08-13 11:10:25 字數 1822 閱讀 8740

一. 時間複雜度

時間複雜度實際就是乙個函式,該函式計算的是執行基本操作的次

,而不是程式執行時間。

1.在實際中通常關注的是演算法的最壞運**況。

乙個演算法的最壞情況的執行時間是在任意輸入下的執行時間上界。

一般情況下使用o漸進表示法來計算演算法的時間複雜度。

2.書寫方式:

例1:

void test(int n)

}for (int k = 0; k < 2 * n; ++k)

intcount = 10;

while (count--)

}

語句總執行次數:f(n) = n^2+2*n+10;

時間複雜度為o(n)=n^2;

例2:

void test4(int m, int n)}}

f(n,m) = 2*m*n

o(n)=o(m*n);

例3:

void test(int n)

}f(n)=10; o(n)=o(1);

例4:

int factorial(int n)//求n的階乘,遞迴法

}o(n)=n

常用的有7種:時間複雜度依次增加:

o(1)
二. 空間複雜度不是計算實際占用的空間,而是計算整個演算法的輔助空間單元個數,及所建立的變數個數。

遞迴演算法的空間複雜度=遞迴深度*每次遞迴所需的輔助空間。

int sum(int n)

空間複雜度:o(1);

三.例項解析

a.二分查詢演算法

非遞迴(迭代)

int binary_search(int *arr, int sz, int n)

else

if (arr[mid] < n)

else

return mid;

}return -1;

}時間複雜度為:o(logn)

空間複雜度為:o(1);//建立了臨時變數mid

遞迴

int binary_search(int *arr, int

left, int

right, int n)

else

if (arr[mid]>n)

else

return mid;

}else

return -1;

}每次對半查詢(類似摺紙)

時間複雜度: o(logn)

空間複雜度:o(logn)

b.斐波那契數列

遞迴:

long

long fib(int n)

時間複雜度o(2^n)

空間複雜度o(n)

**過程:

非遞迴:

int fib(int n)

while (n>2)

return c;

} 時間複雜度:o(n)

空間複雜度:o(1)

時間複雜度及空間複雜度

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