我們研究演算法的複雜度，側重的是研究演算法隨著輸入規模擴大增長量的乙個抽象，而不是精確地定位需要執行多少次。
我們在分析乙個演算法的執行時間時，重要的是把基本操作的數量和輸入模式關聯起來。
關鍵需要知道執行次數==時間。
一般情況 下，隨著輸入規模n的增大，t(n)增長最慢的演算法為最優演算法。
那麼如何分析乙個演算法的時間複雜度呢？即如何推導大o階呢？我們給大家整理了以下攻略：
用常數1取代執行時間中的所有加法常數。
在修改後的執行次數函式中，只保留最高端項。
如果最高端項存在且不是1，則去除與這個項相乘的常數。
得到的最後結果就是大o階。
一般含有非巢狀迴圈涉及線性階，線性階就是隨著問題規模n的擴大，對應計算次數呈直線增長。
巢狀迴圈就是方階
對數階 while迴圈（）
• 我們很容易總結得出，迴圈的時間複雜度等於迴圈體的複雜度乘以該迴圈執行的次數。
函式呼叫的時間複雜度分析：
常用的時間複雜度所耗費的時間從小到大依次是：o(1) < o(logn) < (n) < o(nlogn) < o(n^2) < o(n^3) < o(2^n) < o(n!) < o(n^n)
通常除非特別指定，我們提到的執行時間都是最壞情況的執行時間。
dfs時間複雜度 時間複雜度 空間複雜度
時間複雜度的數學證明方法相對比較複雜，通常在工程實際中，會分析就好。注意 只看最高複雜度的運算 int for for for for int遞迴如何分析時間複雜度？常數係數可以忽略，在分析時不用考慮，只要說以上術語即可。主定理 master throrem 上述第四種是歸併排序，所有排序演算法，最...
時間複雜度 空間複雜度
時間複雜度 在電腦科學中，演算法的時間複雜度是乙個函式，它定性描述了該演算法的執行時間。這是乙個關於代表演算法輸入值的字串 的長度的函式。時間複雜度常用大o符號 表述，不包括這個函式的低階項和首項係數。計算時間複雜度的方法 1 只保留高階項，低階項直接丟棄 2 係數不要 3 執行次數是常數是為o 1...
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演算法複雜度分為時間複雜度和空間複雜度。其作用 時間複雜度是指執行演算法所需要的計算工作量 而空間複雜度是指執行這個演算法所需要的記憶體空間。一 時間複雜度 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...