常見演算法時間函式的增長趨勢分析

2022-08-30 14:15:16 字數 1713 閱讀 8374

《資料結構教程》（第5版）上機實驗題1--實驗題2：

目的：

理解常見演算法時間函式的增長趨勢
對以下函式用c++程式執行觀察其變化：

<< "


log2(n):


<< "


√n：<< "


n：<< "


n*log2(n)：


<< "


n*n：


<< "


n^3：


<< "


2^n：


<< "


n!：
1、從值的變化角度分析：s-code：

2、從消耗的時間的角度分析：

介紹乙個計時函式：

#includeclock_t start, end;


start =clock();


>>>//


測試部分


end =clock();


cout 


<


單位是秒
s-code:

#include#include


#include


#include


using


namespace


std;


double factorial(double n) //


求階乘 


return


result;


}double testtime(double n) //


測試從0~n的消耗的時間


void tprint(string str, double n) //


output


intmain()
result：

這裡測試了


1011


1213


5000


五組資料顯然當n越大時所消耗的時間的變化率差距就越大


注意：


這裡的測試資料可能會由機器的效能不同產生差距，這時候就是檢驗機器效能的時候到了哈哈哈哈哈哈。。。。。
其實分析函式的變化用極限就一目了然了，用程式就是為了感受下等待的痛苦，哈哈。。。。。。
 
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