漸進時間複雜度分析

1.時間複雜度與漸進時間複雜度

演算法時間複雜度的本質是演算法的執行時間，也就是演算法中所有語句的頻度之和。

當問題規模很大時，精確的計算是很難實現而且也是沒有必要的，引入了漸進時間複雜度作為時間效能分析的依據。

漸進時間複雜度可以簡稱為時間複雜度，記為t(n)=o(f(n))。

這個博文寫的不錯。

通常，在評估時間複雜度的時候，我們會忽略掉兩個部分，乙個部分是低階，另乙個部分是常數階。

**上面知乎專欄

int c = 100

;for (int i = 1; i <= c; i++)

for (int i = 0; i < n; i = i+c)

//

n 表示使用者輸入；c 表示常數
for (int i = 1; i <= n; i +=c) 
}

//

n 表示使用者輸入；c 表示常數
n 表示使用者輸入；c 表示常數
//pow 表示 i^c
for (int i = 2; i < n; i =math.pow(i, c)) 

public

void fun(int
n) }
}

常數階o(1)、對數階o(log2n)、線性階o(n)、線性對數階o(nlog2n)、平方階o(n2)，立方階o(n3)、k次方階o(nk)、指數階o(2n)。隨著問題規模n的不斷增大，上述時間複雜度不斷增大，演算法的執行效率越低。

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