時間複雜度的分析

時間複雜度和空間複雜度是對演算法和**進行衡量的量。演算法分析主要是指分析演算法的效率，時間複雜度越**明**的利用效率就越高。

時間複雜度有兩種計算方法：

1.事後統計方法

在演算法關鍵位置插入計時器，演算法開始執行開啟計時器，終止時關閉計時器，最終經過計算的演算法執行時間的差值，可以計算出演算法利用效率。

2.事前分析估算法

因素：1.演算法採取的策略；

2.問題的規模；

3.程式語言；

4.編譯的**質量；

5.機器執行指令的速度。

通過例子進行時間複雜度的計算。

for(i=1;i<=n;++i)        i從1開始執行，執行此數為1+n+n次，

for(j=1;j<=n;++j)   在i執行的基礎上，j執行此數為(2n+1)*n次

c[i][j]=0;            執行此數為n*n次。

總的時間複雜度為所有執行次數的相加t(n)=n*n+(2n+1)*n+2n+1

複雜度分析 時間複雜度 空間複雜度

執行效率是演算法的乙個重要的考量指標，演算法的執行效率用時間 空間複雜度來衡量。今天我們來學習一下複雜度的分析。通常我們可以通過執行程式來獲得演算法的真正的執行時間，這種方法我們可以稱為事後統計法，但這種方法得到的是具體的資料，測試結果很依賴測試環境，而且受資料規模影像最大。因此，我們需要乙個不需要...

複雜度分析 時間複雜度分析和空間複雜度分析

其實，只要講到資料結構與演算法，就一定離不開時間 空間複雜度分析。而且我個人認為，複雜度分析是整個演算法學習的精髓，只要掌握了它，資料結構和演算法的內容基本上就掌握了一半。1.時間複雜度分析 對於剛才羅列的複雜度量級，我們可以粗略地分為兩類，多項式量級和非多項式量級。其中，非多項式量級只有兩個 o ...

複雜度分析（上）時間複雜度 空間複雜度

為了肉眼 實時 快速地來分析出 的複雜度，我們需要乙個不用具體的測試資料來測試，就可以粗略地估計演算法的執行效率的方法。時間複雜度 空間複雜度 表示演算法的執行時間與資料規模之間的增長關係。每行 對應的 cpu 執行的個數 執行的時間都不一樣，但是，我們這裡只是粗略估計，所以可以假設每行 執行的時間...