算法复杂度

最新推荐文章于 2024-11-28 14:14:33 发布
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本文深入探讨了算法复杂度的概念，重点讲解了大O记号在衡量算法效率上的应用。从不同级别的级数到循环结构，全面解析算法的时间复杂度评估方法。

一、大 O 记号是来对算法复杂度进行表示的标记

 【注】 其并不是精确的值，而只是反应了算法的复杂程度和趋势。

1、度量算法的标准：

  • 度量某一算法执行次数（即执行时间）：T(n)
  • 度量算法执行时，占用的内存空间多少：S(n)       —————— 一般不考虑该项

二、常见算法的复杂度：

1、级数

（1）、级数

（2）、幂方级数

（3）、几何级数

（4）、收敛级数

2、循环与级数

（1）、单步加1

（2）、单步长不为1

 

算法复杂度的计算
小浪宝宝的博客
10-20 2195
算法复杂度包括空间复杂度和时间复杂度。算法占用的空间大小称为空间复杂度，算法占用的空间大小就是算法在运行过程中所需要的空间大小。算法运行需要的时间称为时间复杂度，由于基于相同配置的计算机运行一次基本运算的时间是确定的，可以使用基本基本运算的运行次数来衡量算法的执行的快慢。
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索引 复杂度 复杂度分为时间复杂度和空间复杂度。 时间复杂度： 官方定义：在计算机科学中，时间复杂性，又称时间复杂度，算法的时间复杂度是一个函数，它定性描述该算法的运行时间。这是一个代表算法输入值的字符串的长度的函数。时间复杂度常用大O符号表述，不包括这个函数的低阶项和首项系数。使用这种方式时，时间复杂度可被称为是渐近的，亦即考察输入值大小趋近无穷时的情况。 著作定义：在进行算法分析时，语句总的执行次数T(n）是关于问题规模n的函数，进而分析T(n）随n的变化情况并确定T(n）的数量级。算法的时间复杂度，也
算法:绪论算法复杂度
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常见级数算法复杂度: 1,算数级数:与末项平方同阶 T(n)=1+2+3+...=n(n+1)/2=O(n2) 2,幂方级数:比幂次高出一阶 T2(n)=12+22+32+...n2=n(n+1)(2n+1)/6=O(n3) T3(n)=13+23+33+...n3=n2(n+1)2/4=O(n4) T4(n)=14+24+34+...n4=n(n+1)(2n+1)(3n2+...
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一些算法分析中的常用级数
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[算法] 循环、级数、复杂度
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本文根据清华大学邓俊辉老师课程《数据结构》总结，课程地址 。 循环和级数之间的关系，怎样确定其复杂度，有以下几种常见的情况。 1 for (int i=0; ii++) for (int j=0; jj++) O1Operation(i, j); 外层（i）有 n 层循环，也就是n 项相加。内层（j）每层循环 n 次，也就是每项计算 n 次。加一起复杂度为
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一.级数 算术级数：与末阶平方同阶 T(n)=1+2+...+n=n(n+1)/2=O(n^2) 幂方级数：比幂次高出一阶 T(n)=1^2+2^2+...+n^2=n(n+1)(2*n+1)/6=O(n^3) T(n)=1^3+2^3+...+n^3=n^2(n+1)^2/4=O(n^4) T(n)=1^4+2^4+...+n^4=n(n+1)(2*n+1)(3*n^2+3*n...
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