数据结构——三分钟让你学会计算时间复杂度

数据结构——时间复杂度

🏖️专题：数据结构专题
🙈作者：暴躁小程序猿（原创）
⛺简介：双非本科大二小菜鸟一枚，希望和大家一起进步~

---

---

前言

  本篇博客将涉及数据结构中时间复杂度的相关知识，包括什么是时间复杂度，时间复杂度的计算，时间复杂度的对比等，也正式意味着开始进入数据结构板块的学习。

---

一、什么是时间复杂度？

1.1算法效率

  算法效率分析有两种：一种是时间效率，一种是空间效率。时间效率被称为时间复杂度，空间效率就是空间复杂度，时间复杂度主要衡量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的额外空间。在计算机发展的早期，存储空间很小，所以往往需要考虑空间复杂度，但是随着计算机快速的发展，计算机的存储容量已经达到了很高的程度，所以我们往往不考虑空间复杂度。

1.2时间复杂度的概念

时间复杂度的定义：
  在计算机科学中，算法的时间复杂度是一个函数，它定理描述了该算法的运行时间，一个算法执行所消耗的时间，从理论上说，是不能算出来的，只有你把你的程序放在机器上跑起来，才能知道，但是我们每个算法都必须上机测试吗？太麻烦了，所以才有了时间复杂度这个分析方法，一个算法所花费的时间与其中语句的执行次数成正比例，算法中的基本操作的执行次数，为算法的时间复杂度

二、 大O的渐进表示法

代码如下（示例）：

// 请计算一下Func1基本操作执行了多少次？
void Func1(int N)
{
   
	int count = 0;
for (int i = 0; i < N ; ++ i)
{
   
	for (int j = 0; j < N ; ++ j)
{
   
	++count;
}
}
for (int k = 0; k < 2 * N ; ++ k)
{
   
++count;
}
	int M = 10;
while (M--)
{
   
	++count;
}
	printf("%d\n", count)