時間複雜度與空間複雜度如何計算

· 時間複雜度

· 空間複雜度

統稱為演算法複雜度！

答：不同的環境執行的時間是不同的，所以用時間衡量沒有意義

只有執行次數永遠都是確定的

下列程式會執行多少次？

void test(int n) 

} for(int k = 0; k < 2*n; ++k)
int count = 10; 
while(count--) 
}

時間複雜度實際就是乙個函式，來計算基本操作次數

演算法存在最好，最壞和平均情況。在實際中通常關注的是演算法的最壞運**況。

因此用o(f(n))–大0漸進法表示時間複雜度

1：用常數1取代所有的常數

2： 只保留最高端項

3：如果最高端不是項數不是1，取出這個常數

void test1(int n) 

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

總執行次數：f(n) = 2*n+10

o（f（n））=n

遞迴多了容易棧溢位。（棧空間預設大小： windows 1mb，linux 8mb）

函式建立物件的個數關於問題規模的表示式，用o的漸進法表示

int sum(int n) 

空間複雜度：o(1)

（建立變數的個數）

long long fib(int n) 

時間複雜度：o(2^n)

空間複雜度：o(n)

常用的演算法的時間複雜度和空間複雜度：

計算時間複雜度與空間複雜度

如何衡量乙個演算法的好壞？複雜度 空間複雜度 時間複雜度 事後統計法 就是在演算法的程式執行結束後，根據實際執行結果衡量演算法好壞 事前估計法 就是在程式執行之前，先按照程式 來預估演算法的好壞 時間複雜度 用基本指令的執行次數而不是執行時間代表時間複雜度，同乙個程式在不同配置的機器下的執行時間不一...

時間複雜度與空間複雜度

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時間複雜度與空間複雜度

本文是對時間複雜度以及空間複雜度的乙個理解 時間複雜度 由於環境的不同，同樣的 執行所需要的時間是不同的，所以是不能拿來比較的 而函式中執行的次數確實一樣的 所以時間複雜度就是 程式每個迴圈中的語句總共會執行的次數 時間複雜度的表示方法 大o漸進表示法 o f n 這裡的f n 是什麼呢？void ...