時間複雜度 空間複雜度

2022-06-23 02:15:14 字數 915 閱讀 8284

時間複雜度:「大o符號表示法」,即t(n)= o(f(n))。大o符號表示法並不是用來真實代表演算法的執行時間的,它是用來表示**執行時間的增長變化趨勢的。

其中f(n)表示每行**執行次數之和,o表示正比例關係。

常見的時間複雜度量級:

從上到下依次的時間複雜度越來越大,執行的效率越來越低。

依次舉例說明

let i = 0;

let j = 0;

上述**執行的時候,它消耗的時間並不隨著某個變數的增長而增長,無論**有多長,都可以用o(1)來表示它的時間複雜度。

for(let i = 0;i < n;i++ )

上述**執行的時候,for迴圈裡面的**會執行n遍,因此它消耗的時間是隨著n的變化而變化的,因此這類**可以用o(n)來表示它的時間複雜度。

let i = 1

while(i < n)

上述**執行的時候,假設迴圈x次之後,i大於n,迴圈退出,也就是說2的x次方等於n,因此這類**的時間複雜度為o(logn)。

for(let i = 0;i < j;i++)    

}

for(let i = 0;i < n;i++)

}

for(let i = 0;i < m;i++)

}

上述**的時間複雜度就變成了o(m*n)

空間複雜度:也不是用來計算程式實際占用的空間的。它是對乙個演算法在執行過程中臨時占用儲存空間大小的乙個量度,同樣反映的是乙個趨勢,我們用s(n)來定義。公式:s(n)= o(f(n))

空間複雜度比較常用的有:o(1)、o(n)、o(n²)

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