時間複雜度和空間複雜度

時間複雜度

時間複雜度簡單的理解就是執行語句的條數。如果有迴圈和遞迴，則忽略簡單語句，直接算迴圈和遞迴的語句執行次數。

比如：

int x = 1;//時間複雜度為o(1) 
for(int i=0; i

具體例子：

1、o(1)

int x = 1; 

2、o(n)

for(int i=0; i

3、o(log2(n))

int n = 8, count = 0;; 
for(int i=1; i<=n; i *= 2) 

4、o(n^2)

int n = 8, count = 0;; 
for(int i=1; i<=n; i++) 
}

5、o(nlog2(n))

int n = 8, count = 0;; 
for(int i=1; i<=n; i *= 2) 
}

所舉例子都比較簡單。

空間複雜度

空間複雜度也很簡單的理解為臨時變數占用的儲存空間。乙個簡單例子：

//交換兩個變數x和y 
int x=1, y=2; 
int temp = x; 
x = y; 
y = temp; 

乙個臨時變數temp，所以空間複雜度為o(1)。

演算法複雜度 時間複雜度和空間複雜度

1 時間複雜度 1 時間頻度 乙個演算法執行所耗費的時間，從理論上是不能算出來的，必須上機執行測試才能知道。但我們不可能也沒有必要對每個演算法都上機測試，只需知道哪個演算法花費的時間多，哪個演算法花費的時間少就可以了。並且乙個演算法花費的時間與演算法中語句的執行次數成正比例，哪個演算法中語句執行次數...

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演算法的時間複雜度是指執行演算法所需要的計算工作量。n稱為問題的規模，當n不斷變化時，時間頻度t n 也會不斷變化。但有時我們想知道它變化時呈現什麼規律。為此，我們引入時間複雜度概念。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的某個函式，用t n 表示，若有某個輔助函式f n 存在乙個正...