数据结构中算法复杂度的计算

博客主要介绍了时间复杂度的大O记法,阐述了推导大O阶的方法,包括用常数1取代加法常数、只保留最高阶项、去除最高阶项相乘的常数。还提及了线性阶、对数阶、平方阶等常见时间复杂度,指出要先得出代码执行总次数再化简。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

一.时间复杂度

用大写O体现时间复杂度的记法称为大O记法
推导大O阶的方法
1.用常数1取代运行时间中的所有加法常数
在这里插入图片描述
例如上面的算法执行了三次,但时间复杂度不是O(3),而是O(1)。
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,则去除与这个项相乘的常数
线性阶(时间复杂度为O(n))
在这里插入图片描述
对数阶(时间复杂度为O(log2n))
在这里插入图片描述
当循环体中的代码执行X次时,count<n,即2的x方小于n。 2的x方等于n,x=log2n。
平方阶(时间复杂度为O(log2n))
在这里插入图片描述
如果外循环的次数改为m,时间复杂度为O(m*n)
常见时间复杂度
在这里插入图片描述
所耗费的时间由小到大为在这里插入图片描述
总的来说就是先得出代码执行一次所需要的总次数,然后按照规则进行化简

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值