演算法學習筆記之時間複雜度的學習

2021-09-11 06:46:27 字數 528 閱讀 2752

(1)、時間複雜度

時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
(2)、空間複雜度
空間複雜度表示演算法的儲存空間與資料規模之間的增長關係
(1)、常見的時間複雜度
常見的時間複雜度度量級:

常量階:o(1)

對數階:o(logn)

線性階:o(n)

線性對數階:o(nlogn)

平方階:o(n*n) 、立方階:o(n*n*n).........k次方階:o(n!)!

(2)、常見的空間複雜度
常見的空間複雜度就是 o(1)、o(n)、o(n2 )。
(3)、在對演算法進行分析的時候,我們經常對比兩個演算法的複雜度,所以在這裡給出常見複雜度的對比關係:
從低階到高階有:o(1)、o(logn)、o(n)、o(nl...
引入的目的:為了表示在不同情況下的不同時間複雜度,我們引入:最好情況時間複雜度、最壞情況時間複雜度和平均情況時間複雜度。

演算法之時間複雜度

前言 學習這東西,很枯燥也很煩,參考許多博文,選了許多。結合一些東西,記錄一下,也是為了以後回顧學習。演算法效率 說到演算法效率 不得不提兩個指標,那就是 時間複雜度 空間複雜度 好的演算法應該具備時間效率高和儲存量低的特點。計算機能快速完成大量複雜的資料處理,但是要完成這個工作,計算機也是需要一定...

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