衡量一个算法的优劣-时空复杂度简介

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#数据结构 #算法 #时间复杂度 #存储结构 #逻辑结构

本文介绍了衡量算法优劣的时空复杂度概念，包括时间复杂度的定义、估算方法，以及额外空间复杂度的考虑。重点阐述了如何通过观察算法执行次数与数据规模的关系来估算时间复杂度，并给出了常见时间复杂度阶的排序。此外，文章还强调了额外空间复杂度的重要性，指出哪些空间开销属于额外空间复杂度。

衡量一个算法的优劣-时空复杂度简介

大一大二学习的笔记整合
最新更新于2020/6/22

文章目录

算法相关

算法特性：

  • 有穷：步骤有穷、时间有限
  • 确定：语句无二义
  • 可行：可运行可实现
  • 输入：输入可有可无
  • 输出：与输入有确定关系

好算法的标准：

  • 正确：能满足问题
  • 可读：方便阅读
  • 健壮：容错处理
  • 通用：对同数据类型的其他数据可用
  • 高效率低存储

时间复杂度

算法的控制结构

  • 顺序
  • 分支
  • 循环
  • 加减乘除赋值…（原操作）

算法执行时间

（原操作的执行次数乘以原操作的执行时间）的累加

执行时间我们无法计算，但是，执行时间与原操作执行次数之和成正比，所以可用

**频度T（n）**表示算法的执行时间

注意：关于（1）为什么频度是n+1，主要是因为 i自增到n的时候，判定不通过，这步判定算1，而该循

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一文弄懂算法的时间和空间复杂度分析
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前言 一般来说，解决问题的方法不止一种。我们需要学习如何比较不同算法的性能，并选择最佳算法来解决特定的问题。一个算法的好坏，我们可以从时间和空间两个维度去衡量。并且，一般分为两个阶段，一是算法完成前的理论分析，二是算法完成后实际分析。 理论分析：这种算法的效率分析是通过假设所有其他因素，如处理器的速度等是恒定的，对算法的实现没有影响。 实际分析：当算法实现后，我们需要考虑算法采用编程语言，然后在特定计算机上执行该算法，其消耗的时间与计算机的硬件水平相关。在此分析中，我们要收集实际的统计数据，如运行时间和所
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[算法]什么算法?怎么衡量算法的好坏?
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一 什么是算法? 在计算机领域中,算法是一系列的程序指令,用于处理特定的运算和逻辑问题. 衡量算法的好坏主要的指标是时间复杂度和空间复杂度 二 怎么衡量算法的优劣? 2.1时间复杂度 时间复杂度可以理解为,算法执行的基本次数,是对算法运行时间长短的衡量,但仅仅这么认为是不正确的,还需要符合以下规则: 如果运行时间是常数级,则用常数O(1)来表示 只保留时间函数中的最高阶项 如果最高阶项存在,则...
数据结构分类和算法优劣的衡量
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数据结构的分类和算法优劣的衡量方法标准
【数据结构与算法】如何衡量一个算法的好坏？
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算法好坏的衡量标准以及时间复杂度和空间复杂度
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一、首先好算法的衡量标准是 正确性：指算法能够满足具体问题的需求，程序运行正常，无语法错误，能过通过典型的软件测试，达到预期需求规格。 易读性：指算法遵循标识符命名规则，简洁，易懂，注释语句恰当、适量，方便自己和他人阅读，便于后期调试和修改。 健壮性：指算法对非法数据及操作有较好的反应和处理。例如在信息管理系统中登记电话号码时，少输入1位，系统就应该提示错误。 高效性：指算法运行效率高，即算法运行所消耗的时间短。算法时间复杂度就是算法运行需要的时间。现代计算机一秒钟能计算数亿次，因此不能用秒来具体计算算法
算法学习之时空权衡
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时空权衡 文章目录时空权衡空间换时间的技术计数排序计数排序举例计数排序算法的效率分布计数举例待排序序列：{13，11，12，13，12，12}串匹配中的输入增强技术模式匹配中的好算法大都使用了输入增强技术，最著名的算法有：朴素模式匹配算法朴素模式匹配算法的时间复杂度改进算法-KMP算法KMP算法的时间复杂度Horspool算法对每个字符c，其移动距离t (c)为：Horspool算法小结Horspool算法伪代码Boyer-Moore算法散列法开散列（分离链）闭散列（开式寻址）B树 空间换时间的技术 通常
LeetCode高效解法：去重与时空复杂度优化
在实际刷题过程中，仅仅写出能通过测试用例的代码是不够的，真正衡量一个解决方案优劣的标准是其在大规模输入下的运行效率。因此，理解每种算法背后的时间与空间开销至关重要。例如，在处理链表去重问题时，若允许...
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如何评价一个算法的效率--时空复杂度概念及常用查找、排序算法复杂度
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常见的时间复杂度量级有： 常数阶O(1): 消耗的时候并不随着某个变量的增长而增长,没有循环等复杂结构, 无论这类代码有多长，即使有几万几十万行，都可以用O(1)来表示它的时间复杂度 线性阶O(n): 消耗的时间是随着n的变化呈线性变化,典型的就是循环(for,while) 对数阶O(logN): 消耗的时间是随着n的变化呈平方根变化 线性对数阶O(nlogN): 将时间复杂度为O(logn)的代码循环N遍的话 平方阶O(n²): 把 O(n) 的代码再嵌套循环一遍,如冒泡排序,需要进行交换的次数是 n*
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一.通过计算算法的效率来衡量 算法效率分析分为两种：第一种是时间效率，第二种是空间效率。时间效率被称为时间复杂度，而空间效率 被称作空间复杂度。 时间复杂度主要衡量的是一个算法的运行速度，而空间复杂度主要衡量一个算法所需要 的额外空间，在计算机发展的早期，计算机的存储容量很小。所以对空间复杂度很是在乎。但是经过计算机 行业的迅速发展，计算机的存储容量已经达到了很高的程度。所以我们如今已经不需要再特...
python时间复杂度和空间复杂度_时间复杂度和空间复杂度（详解版）
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在学习具体的数据结构和算法之前，每一位初学者都要掌握一个技能，即善于运用时间复杂度和空间复杂度来衡量一个算法的运行效率。所谓算法，即解决问题的方法。同一个问题，使用不同的算法，虽然得到的结果相同，但耗费的时间和资源肯定有所差异。就比如拧一个螺母，扳手和钳子都可以胜任，但使用钳子拧螺母肯定没有扳手的效率高。图 1 解决问题的方式有多种这也就意味着，如果解决问题的算法有多种，我们就需要从中选出最好的那...
排序算法的时空复杂度比较
我能在河边钓一整天的鱼
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前言 最近笔者在备考数据结构导论，同时也在为软考而做准备。这其中排序算法的出镜率异常的高，笔者的观点是要事可以不优先，但想做的时候一定要找的到。于是，下面的比较表便横空出世了~   正文   看完表格后，大家想不想知道上标，下标如何打出呢，请看我的下篇博客吧~...
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bufengzj的博客
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转载自：https://www.icourse163.org/learn/WHU-1001539003?tid=1002049010#/learn/content?type=detail&id=1002711860&cid=1003019716
算法题（选择）
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A. 在算法设计中不允许用牺牲空间的方式来换取好的时间效率。D. 算法的时间效率取决于算法执行所花费的CPU时间。C. 通常用时间效率和空间效率来衡量算法的优劣。C. 原问题和子问题使用相同的方法解。C. 研究算法中输入与输出的关系。B. 分析算法的可读性和文档性。A. 分析算法的效率以求改进。D. 找出数据结构的合理性。B. 计算机硬件的运行速度。C. 编译后执行程序的质量。D. 问题求解步骤的描述。C. 终止条件和迭代部分。A. 事前分析估算的方法。B. 事后分析估算的方法。A. 子问题必须是一样的。
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算法优劣的评定标准(时间复杂度) 2009-01-12 04:27:27|分类：开发资料 |字号订阅 同一问题可用不同算法解决（比如同是创建一个有向图CreateGraph（G，v），选择邻接矩阵时间复杂度是O（n*n+n+e）,而邻接表是O(n+e)） ，而一个算法的质量优劣将影响到算法乃至程序的效率。算法分析的目的在于选择合适算法和改进算法。一个...
算法优劣评判标准
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1、时间复杂度 算法的时间复杂度是指执行算法所需要的计算工作量。一般来说，计算机算法是问题规模n 的函数f(n)，算法的时间复杂度也因此记做。 2、空间复杂度 算法的空间复杂度是指算法需要消耗的内存空间。其计算和表示方法与时间复杂度类似，一般都用复杂度的渐近性来表示。同时间复杂度相比，空间复杂度的分析要简单得多。 3、正确性 算法的正确性是评价一个算法优劣的最重要的标准。 4、可读性 算法的可读性是指一个算法可供人们阅读的容易程度。 5、健壮性 健壮性是指一个算法对不合理数据输入的反应能力和处理能力，也称为
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线性表是具有相同数据类型的 n（n>=0） 个数据元素的有限序列，其中 n 为表长，当 n=0 时线性表是一个空表。若用 L 命名线性表，则其一般表示为式中，a1​ 是唯一的 “第一个” 数据元素，也称表头元素；an​ 是唯一的 “最后一个” 数据元素，也称表尾元素。除第一个元素外，每个元素有且仅有一个直接前驱。除最后一个元素外，每个元素有且仅有一个直接后继（“直接前驱” 和 “前驱”、“直接后继” 和 “后继” 通常被视为同义词）。
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