時間複雜度與空間複雜度

一般演算法o（n）計算方法：

1. 用常數1取代執行時間中的所有加法常數

2. 在修改後的執行次數函式中，只保留最高端項。

3. 如果最高端項係數存在且不是1，則去除與這個項相乘的常數。

int x = 1;//時間複雜度為o(1)

for(int i=0; iout.println(i);  

}//時間複雜度為o(n)

int n = 8, count = 0;;  

for(int i=1; i<=n; i *= 2) //時間複雜度為o(logn)

int n = 8, count = 0;;  

for(int i=1; i<=n; i++) 
} //時間複雜度為o(n^2)

int n = 8, count = 0;;  

for(int i=1; i<=n; i *= 2) 
} //時間複雜度為o(nlogn)

o(1)曲線越陡，時間複雜度越大，越不好

int sum(int n)

return
count;
}//空間複雜度o(1)

void fun(int n)

//空間複雜度o（n）

時間複雜度與空間複雜度

空間複雜度 space complexity 是對乙個演算法在執行過程中臨時占用儲存空間大小的量度，記做s n o f n 比如直接 插入排序 的時間複雜度 是o n 2 空間複雜度是o 1 而一般的 遞迴演算法就要有o n 的空間複雜度了，因為每次遞迴都要儲存返回資訊。乙個演算法的優劣主要從演算法...

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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 ...

時間複雜度與空間複雜度

本文部分取自搜狗百科 在求演算法效率時，通常有事前分析和事後分析兩種方法，事後分析因為必須實際檢驗過後才能得出答案，且可能由於硬體方面等外部原因影響結果而不被推廣，事前分析的主要就是在考量乙個演算法的基本執行次數，這就是時間複雜度。時間複雜度 一般情況下，演算法中基本操作重複執行的次數是問題規模n的...