时间复杂度的初学

最新推荐文章于 2025-06-13 22:44:29 发布
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关于时间复杂度的计算困扰我实在时很久很久 直至今日我也不能说我是百分之百的懂

但是我现在要把我的一点想法写给大家仅供参考

我们应该采用的是事前计算

我们首先判断有几个循环 分别对应n^几次幂


Python 算法基础篇：时间复杂度和空间复杂度简介
小蓝枣的博客
07-15 1588
在学习和分析算法时，时间复杂度和空间复杂度是两个关键概念。它们帮助我们评估算法的性能和资源使用情况。本篇博客将为你介绍时间复杂度和空间复杂度的概念，并通过 Python 示例代码演示它们的应用。
时间复杂度（基础详细版）
2402_88147924的博客
03-15 1331
想要了解时间复杂度吗？本博客带你打开算法的大门，从基础定义到详细的例子，带你剖析时间复杂度，为你快速梳理知识要点，助力算法学习，适合初学者~
时间复杂度分析学习
weixin_33726318的博客
04-18 203
目录 一. 大O复杂度表示法 例一 例二 二. 时间复杂度分析法则 1.单段代码看高频，多段代码取最大 2. 多个规模求加法 3. 嵌套代码求乘积 三. 常见复杂度 1.\(O(1)...
初学者对于时间复杂度的直观体会以及对递归调用数数的心得
Wanan_Darao的博客
06-13 545
作为一个初学数据结构和算法的新手小白，经常在各种有关算法的书中看到时间复杂度以及空间复杂度的相关概念，并且还被要求会计算相应算法的时间复杂度，但是，作为一个初学者，虽然有相关的概念，但是在日常学习的算法里很少有能直接体现不同算法产生结果所需要时间的差异，故此这里给出两个今天本人自己遇到的，直观体现算法复杂度的一个简单问题的两个不同算法。 问题：调和级数不等式 对指定的的正数x,y(2 下面是
时间复杂度和空间复杂度的学习
qq_41929011的博客
03-12 386
在做LeetCode题目时，有时会遇到时间复杂度和空间复杂度的要求（比如下面这个说明的第四点），故进行了初步学习。 参考：https://blog.youkuaiyun.com/halotrriger/article/details/78994122 时间复杂度 首先要说的是，时间复杂度的计算并不是计算程序具体运行的时间，而是算法执行语句的次数。 当我们面前有多个算法时，我们可以通过计算时间复杂度，判断出哪...
算法学习笔记之时间复杂度的学习
律己且好学，才能保证不坠入愤世嫉俗之列。
03-24 616
前言： 马上要面临找工作了，最近在学习最基础的数据结构和算法，遂开启了这个专栏，想要把自己的学习笔记放在这里，也算是对自己的一个督促。 1、基本概念的学习 (1)、时间复杂度 时间复杂度表示算法的执行时间与数据规模之间的增长关系 (2)、空间复杂度 空间复杂度表示算法的存储空间与数据规模之间的增长关系 2、常见的时间、空间复杂度 (1)、常见的时间复杂度 常见的时间复杂度度量级： 常量阶：O(...
算法及时间空间复杂度基础学习
jojoliya的专栏
02-18 171
一、算法的概念及评估标准 算法是操作数据、解决问题的一组方法。 衡量算法的维度： 时间维度：时间复杂度，执行算法消耗的时间。 空间维度：空间复杂度，执行算法占用的内存空间。 大O符号表示法来表示算法的复杂度。 二、时间复杂度 2.1 概念 时间复杂度：T(n)=O(f(n))，算法的渐进时间复杂度，f(n)表示每行代码执行次数之和，O表示正比例关系。 for(i=1; i&...
初学时间复杂度
wangjialelele的博客
06-13 475
/时间复杂度是一个函数（数学里的函数式），计算的是算法中基本操作的执行次数（实际上估算出来的是量级）//时间复杂度主要衡量主要衡量一个算法的运行快慢，而空间复杂度主要衡量运行一个程序所需额外开辟的空间。//O（n）线性阶；//算法就是定义良好的计算过程，是一系列计算步骤，将输出结果转化为输出结果。//大概估算：大O的渐进表示法：O（影响最大的一项）若影响同等则都写上。//时间复杂度是一种保守的、悲观的预估，看的是最坏、最慢的情况。//O(1)不是代表一次，代表的是常数次。//目的是计算算法属于那个量级。
【数据结构】—时间复杂度or空间复杂度以及基础题目练习
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时间复杂度以及空间复杂度的讲解，以及一些题目练习
时间复杂度和空间复杂度 初学
m0_50105465的博客
10-19 149
时间复杂度和空间复杂度 复杂度：时间复杂度和空间复杂度 时间复杂度 算法中的基本操作的执行次数，为算法的时间复杂度 推导大O阶方法（用于描述函数渐进行为）： 1、用常数1取代运行时间中的所有加法常数。 2、在修改后的运行次数函数中，只保留最高阶项。 3、如果最高阶项存在且不是1，则去除与这个项目相乘的常数。得到的结果就是大O阶。 最坏情况：任意输入规模的最大运行次数(上界) 平均情况：任意输入规模的期望运行次数 最好情况：任意输入规模的最小运行次数(下界) 空间复杂度 空间复杂度是对一个算法在运行过程中
时间复杂度的简单例题
m0_69917453的博客
08-29 4814
数据结构中中时间复杂度的一些简单例题
C++-时间复杂度
March_14th的博客
07-08 2206
在C++中，常见的时间复杂度包括常数级别O(1)、对数级别O(logn)、线性级别O(n)、平方级别O(n2)、立方级别O(n3)等。其中，常数级别是最快的，而立方级别是最慢的。当然，在实际应用中，我们需要选择合适的算法来降低时间复杂度。在竞赛中，一般算机一秒能运行。立方级别：通常是三层嵌套循环的形式，所需计算时间随着问题规模的增加呈立方级别增长。平方级别：通常是嵌套循环的形式，所需计算时间随着问题规模的增加呈平方级别增长。线性级别：随着问题规模增加，所需计算时间也呈线性增长，如遍历一个数组等。
算法设计与优化中的时间复杂度分析
10-20
内容概要：本文详细介绍了时间复杂度的概念及其重要性。首先解释了什么是时间复杂度以及其常用的表示方法——大 O 符号，并列举了几种常见的时间复杂度，如 O(1)、O(log n)、O(n)、O(n log n) 和 O(n^2) 等。接着，...
时间复杂度学习记录
weixin_38582525的博客
11-01 371
看了很多相关的文档，但大多都好官方，对于没有好好学习线性代数等之类专业学科的娃来说有点费脑子啊，话说之前被时间复杂度虐过，现在来简单整理一下学习笔记： 首先谈到时间复杂度，是和算法挂钩，算法听着高深，实则一些计算赋值或for等，算法复杂度分时间复杂度与空间复杂度，空间复杂度是指占用内存，时间复杂度即时间频度，是指执行该语句的次数，下面对时间复杂度具体值进行解释。 O（1）：指运算次数为常数的算
【C语言编程】键值对字符串处理与动态内存分配：实现键值提取、字符串分割及指针数组操作C语言编程领域的
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内容概要：本文档主要展示了C语言中关于字符串处理、指针操作以及动态内存分配的相关代码示例。首先介绍了如何实现键值对（“key=value”）字符串的解析，包括去除多余空格和根据键获取对应值的功能，并提供了相应的测试用例。接着演示了从给定字符串中分离出奇偶位置字符的方法，并将结果分别存储到两个不同的缓冲区中。此外，还探讨了常量（const）修饰符在变量和指针中的应用规则，解释了不同类型指针的区别及其使用场景。最后，详细讲解了如何动态分配二维字符数组，并实现了对这类数组的排序与释放操作。 适合人群：具有C语言基础的程序员或计算机科学相关专业的学生，尤其是那些希望深入理解字符串处理、指针操作以及动态内存管理机制的学习者。 使用场景及目标：①掌握如何高效地解析键值对字符串并去除其中的空白字符；②学会编写能够正确处理奇偶索引字符的函数；③理解const修饰符的作用范围及其对程序逻辑的影响；④熟悉动态分配二维字符数组的技术，并能对其进行有效的排序和清理。 阅读建议：由于本资源涉及较多底层概念和技术细节，建议读者先复习C语言基础知识，特别是指针和内存管理部分。在学习过程中，可以尝试动手编写类似的代码片段，以便更好地理解和掌握文中所介绍的各种技巧。同时，注意观察代码注释，它们对于理解复杂逻辑非常有帮助。
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