1 演算法複雜度

演算法是用於解決特定問題的一系列的執行步驟,使用不同演算法,解決痛乙個問題,效率可能相差非常大.

package

zh.algorithm;
public
class
fibonacci 
//方法2:迴圈,複雜度為o(n)
public
static
int fib2(int
n) 
return
second;
}public
static
void
main(string args) 
}

方法1:比較不同演算法對同一組輸入的執行處理時間(事後統計法),缺點

方法2:從以下維度來評估演算法的優劣:

一般用大o表示法來描述複雜度,它表示的是資料規模n對應的複雜度,可以忽略常數,係數,低階.

複雜度排序

o(1) < o(logn) < o(n) < o(nlogn) < o(n2) < o(n3) < o(2n) < o(n!) < o(nn)

而通常時間複雜度與執行時間有一些常見的比例關係：

複雜度

10

20

50

100

1000

10000

100000

o(1)

<1s

<1s

<1s

<1s

<1s

<1s

<1s

o(log2(n))

<1s

<1s

<1s

<1s

<1s

<1s

<1s

o(n)

<1s

<1s

<1s

<1s

<1s

<1s

<1s

o(n*log2(n))

<1s

<1s

<1s

<1s

<1s

<1s

<1s

o(n2)

<1s

<1s

<1s

<1s

<1s

2s3-4 min

o(n3)

<1s

<1s

<1s

<1s

20s5 hours 

231 days 

o(2n)

<1s

<1s

260 days 

hangs 

hangs 

hangs

hangs

o(n!)

<1s

hangs 

hangs

hangs 

hangs

hangs

hangs

o(nn)

3-4 min 

hangs

hangs

hangs 

hangs

hangs

hangs

public

class
main 
//o(n)
public
static
int fib2(int
n) 
return
second;
}public
static
void test1(int
n) 
else
if (n > 5) 
else
//1 + 4 + 4 + 4
for (int i = 0; i < 4; i++) 
//140000
//o(1)
//o(1)
} 
public
static
void test2(int
n) }
public
static
void test3(int
n) }
}public
static
void test4(int
n) }
}public
static
void test5(int
n) }
public
static
void test6(int
n) }
public
static
void test7(int
n) }
}public
static
void test10(int
n) }
}

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