时间复杂度

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#时间复杂度

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时间复杂度

衡量代码好坏的指标

  • 运行时间
  • 占用空间

事前分析估算方法

由于运行环境和输入规模的影响，代码执行的绝对时间是无法估计的。但是我们可以计算代码的基本操作次数，用这个来衡量时间复杂度。
举例子：
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函数的渐近增长

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算法的时间复杂度

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常见的时间复杂度

常数阶

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线性阶

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平方阶

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对数阶

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算法效率度量方法f(n)、时间复杂度O( )、空间复杂度S( )
干货
01-19 6783
算法效率的度量方法   1、事后统计方法：缺陷多。  1）需要耗时耗力编制程序   2）程序执行受环境影响大  3）测试数据的设计困难 2、事前分析估算方法。 看下几个算法 第一种算法，执行次数为： 1+（n+1）+ n + 1  = 2n + 2 第二种算法，执行次数为：1 + 1 + 1 = 3 第三种算法，执行次数为： 1 + n * n + 1 =n² + 2 ...
【数据结构】—— chapter 05 树、森林 (part3)
S_123789的博客
07-14 1325
文章目录5.4 树、森林5.4.1 树的存储结构1. 双亲表示法（顺序存储）2. 孩子表示法（顺序+链式存储）3. 孩子兄弟表示法（链式存储）5.4.2 树、森林与二叉树的转换1. 树与二叉树的相互转换2. 森林与二叉树的相互转换3. 小结5.4.3 树和森林的遍历1. 树的遍历2. 森林的遍历3. 小结 5.4 树、森林 5.4.1 树的存储结构 树的存储方式有很多种，既可以采用顺序存储结构，又可以采用链式存储结构，但无论采用何种存储方式，都要求唯一地反映树中各结点之间的逻辑关系，这里介绍3种常用
算法的时间复杂度和空间复杂度-总结
热门推荐
zolalad的专栏
09-20 33万+
算法的时间复杂度和空间复杂度 1、时间复杂度 （1）时间频度 一个算法执行所耗费的时间，从理论上是不能算出来的，必须上机运行测试才能知道。但我们不可能也没有必要对每个算法都上机测试，只需知道哪个算法花费的时间多，哪个算法花费的时间少就可以了。并且一个算法花费的时间与算法中语句的执行次数成正比例，哪个算法中语句执行次数多，它花费时间就多。一个算法中的语句执行次数称为语句频度或时间频度。记为T(
详解时间复杂度计算公式(附例题细致讲解过程)
weixin_63866037的博客
11-29 8万+
这几天开始刷力扣上面的算法题，有些题目上面限制时间复杂度和空间复杂度，题目虽然写出来了，但是很没底。印象里数据结构老师讲过一点，沉睡的记忆苏醒了。只记得一个时间复杂度是O(n)，空间复杂度是S(n)。for循环常常是O(n)，具体是怎么算的不清楚。所以在看了相关的视频教学后，总结一下时间复杂度的计算公式，希望能给大家的学习带来帮助!
时间复杂度分析
最新发布
05-22 1018
时间复杂度作为衡量算法运行时间的重要指标，能够帮助开发者在解决问题时，从众多算法中选择最优方案。
时间复杂度与空间复杂度计算方法介绍
墨鸦的博客
01-01 1万+
每次合并的复杂度是 O(n) ，递归深度是 O(log n) ，因此总时间复杂度为 O(n log n)说明：在这个例子中，内层循环的次数随外层循环的次数变化，第一次内层循环执行 n 次，第二次执行 n−1 次，以此类推，总时间复杂度为 O(n(n+1)/2) ，简化后依然为 O(n²)说明：这里声明了一个 n×n 的矩阵，因此空间复杂度为O(n²) ，因为存储该矩阵所需的空间随 n 的平方增长。说明：如果声明了一个长度为 n 的数组，那么空间复杂度是 O(n) ，因为数组的大小随 n 的增加而增加。
时间复杂度详解
fq157856469的博客
07-24 1936
算法效率是指算法执行的时间，算法执行时间需通过依据该算法编制的程序在计算机上运行时所消耗的时间来度量。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，它定量描述了该算法的运行时间。一个算法执行所耗费的时间，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。但是我们需要每个算法都上机测试吗？是可以都上机测试，但是这很麻烦，所以才有了时间复杂度这个分析方式。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。
时间复杂度和空间复杂度
kuki815的博客
03-22 903
作为一个首次踏入算法界的小白，学完C语言(或其他的语言)之后，想要进一步的学习算法，那么时间复杂度和空间复杂度的学习就尤为重要了，那么什么是时间复杂度和空间复杂度呢？本文将结合实际案例为你一一介绍。为什么要学习复杂度？你在某宝或某京上买了一样东西，你想知道你买的东西送到的大概天数，却发现自己看不了，只能等快递送达时查看发货日期。复杂度就是算法世界的物流预测，告诉你这个程序处理100万次数据大概要多久。
科学知识：时间复杂度计算方法
10-24
时间复杂度是衡量算法效率的重要指标，它描述了算法运行时间与输入数据大小n之间的关系。在计算机科学中，通过时间复杂度可以预测算法在不同规模问题上所需的时间量，这有助于比较不同算法的效率并选择最合适的解法...
平衡二叉树时间复杂度计算1
08-08
"平衡二叉树时间复杂度计算1" 在计算机科学中，平衡二叉树是一种特殊的二叉树数据结构，它的时间复杂度计算是非常重要的。下面我们将详细介绍平衡二叉树的时间复杂度计算。 首先，让我们了解什么是平衡二叉树。...
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第二章 算法时间复杂度
01-20
《算法时间复杂度》 在计算机科学中，算法时间复杂度是衡量算法执行效率的重要指标。主定理是计算算法时间复杂度的关键工具，主要涉及的是递归问题的解决。在主定理中，计算公式 n_log_b_a 的作用是确定算法运行的...
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数据结构时间复杂度和空间复杂度.pdf
04-24
### 数据结构中的时间复杂度与空间复杂度 #### 引言 数据结构和算法是编程领域的核心组成部分。数据结构指的是组织、管理和存储数据的方式，而算法则是解决特定问题的一系列步骤。两者之间的关系紧密，相互依赖。...
【数据结构】—— chapter 05 二叉树的遍历和线索二叉树 (part2)
S_123789的博客
07-12 1004
文章目录5.3 二叉树的遍历和线索二叉树5.3.1 二叉树的遍历1. 先序遍历2. 中序遍历3. 后序遍历4. 遍历算数表达式树5. 层次遍历6. 由遍历序列构造二叉树5.3.2 线索二叉树1. 引言2. 线索二叉树的存储结构3. 手算画出线索二叉树4. 二叉树的线索化（代码）5. 线索二叉树找前驱/后继（代码） 5.3 二叉树的遍历和线索二叉树 5.3.1 二叉树的遍历 遍历：按照某种次序把所有结点都访问一遍。 层次遍历：基于树的层次特性确定的次序规则。 先/中/后序遍历：基于树的递归特性确定的次序规则。
【数据结构】 —— chapter 03 栈和队列的应用
S_123789的博客
07-07 742
栈在括号匹配中的应用 用栈实现括号匹配: 依次扫描所有字符，遇到左括号入栈，遇到右括号则弹出栈项元素检 查是否匹配。 匹配失败情况: ①左括号单身②右括号单身③左右括号不匹配 代码如下： [ main.h头文件，写栈的基本操作，如下 ] #include<stdio.h> #include <malloc.h> #include <stdlib.h> #define MaxSize 100 typedef struct { char data[MaxSize]; i
【数据结构】—— chapter 02 线性表
S_123789的博客
05-16 710
文章目录2.1 线性表的定义与基本操作2.1.1 线性表的定义2.1.2 线性表的基本操作2.1.3 小结2.2 线性表的顺序表示2.2.1 顺序表的定义2.2.2 顺序表上基本操作的实现2.3 线性表的链式表示2.3.1 单链表的定义2.3.2 单链表上基本操作的实现2.3.3 双链表2.3.4 循环链表2.3.5 静态链表2.3.6 顺序表和链表的比较 2.1 线性表的定义与基本操作 2.1.1 线性表的定义 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
【数据结构】—— chapter 04 串
S_123789的博客
07-09 621
文章目录4.1 串的定义和实现4.1.1 串的定义4.1.2 串的基本操作4.1.3 串的存储结构4.2 串的模式匹配4.2.1 简单的模式匹配算法4.2.1 改进的模式匹配算法 —— KMP算法1. 步步模拟得到next数组 + Kmp算法代码2. next数组手算方法3. next数组算法代码 + Kmp算法代码4.2.3 KMP算法的进一步优化 —— nextval数组 4.1 串的定义和实现 4.1.1 串的定义 串是一种特殊的线性表，数据元素之间呈线性关系 ； 串的数据对象限定为字符集
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