终极时间复杂度

终极时间复杂度

时间复杂度，简称TC，是无论你学习到什么境界都会涉及到的一个东西
计算机能快速完成运算处理，实际上，它需要根据消耗一些处理器的资源，要想让算法高效运行
时间复杂度，评估执行程序所需的时间，可以估算处理器的使用程度
空间复杂度，评估执行程序所需的存储空间，可以估算出内存的使用程度

时间频度

一个算法执行所消耗的时间，从理论上是不能算出来的，必须运行测试才能知道，但我们不可能也不需要对每一个算法都上机测试，只需要知道那个算法花费的时间多，哪个花费的少就行了，一个算法的语句的执行次数就是语句频度或者叫时间频度，叫做T(n)

O()时间复杂度

n叫做问题的规模，当n不断地变化，T（n）也会不断变化，但有的时候我们想知道它变化地规律，所以就是时间复杂度
算法中基本重复执行的次数就是问题规模n的某一个函数
叫做T(n)=O(f(n))
而f是一个辅助函数
我们经常用O来表示算法的时间，我们叫做大O表示法
一般情况，我们直接估算最坏情况的复杂度
O(f(n))中的f(n)的值可以不等，一个函数的规律怎么都可以

推导O()

时间复杂度的概念不难理解，重要的是推导出来它的时间复杂度
1.用常数1来取代运行时间中所有的加法常数
2.修改之后的运行次数函数只保留最高阶
3.如果最高阶存在并且不是1，则删除与这个项相乘的常数