算法的时间复杂度及空间复杂度

最新推荐文章于 2025-05-21 22:49:46 发布

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文章标签：数据结构

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/m0_67729470/article/details/145145970

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时间复杂度（时间开销）：只保留阶数最高的

常对 ----------------------幂------------------------ 指阶

时间从小到大以此为: 常对幂指阶

如果是多层循环则只需关注最深层次的循环

空间复杂度（空间开销）：与时间复杂的分析类似

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算法的时间复杂度和空间复杂度

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介绍了各种排序算法的时间复杂度、空间复杂度

算法的时间复杂度和空间复杂度介绍

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算法（Algorithm）是指用来操作数据、解决程序问题的方法。对于同一个问题，使用不同的算法，也许最终得到的结果是相同的，但在执行该算法所需的时间和（存储）资源可能会有很大的区别，那么我们应该如何去衡量不同算法之间的优劣呢？目前主要是从算法所占用的“时间”和“空间”两个维度去进行评价。时间维度是指执行算法所消耗的时间，通常用“时间复杂度”来描述，空间维度是指执行算法需要占用的内存空间大小，通常用“空间复杂度”来描述。

算法的时间复杂度和空间复杂度和空间复杂度

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1、算法中的基本操作的执行次数，为算法的时间复杂度。2、在一般情况下，我们关注算法的最坏情况，即做悲观预期。3、算法在运行过程中临时占用额外存储空间大小的量度是算法的空间复杂度4、空间是可以重复利用，不累计计算的（空间复杂度）。时间是一去不复返，时间是累计计算的（时间复杂度）。5、空间销毁的本质是归还使用权。希望大家每天都有所进步！

算法的时间复杂度和空间复杂度-总结

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算法最优时间复杂度平均时间复杂度最差时间复杂度空间复杂度冒泡排序 (Bubble Sort)O(n)O(n²)O(n²)O(1)选择排序 (Selection Sort)O(n²)O(n²)O(n²)O(1)插入排序 (Insertion Sort)O(n)O(n²)O(n²)O(1)归并排序 (Merge Sort)O(n log n)O(n log n)O(n log n)O(n)快速排序 (Quick Sort)O(n log n)

前端算法：时间复杂度和空间复杂度

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时间复杂度和空间复杂度是评估算法性能的两个关键指标，它们分别反映了算法在处理输入数据时所需的时间和内存资源。时间复杂度通常用大O符号表示，描述了算法在最坏、最好和平均情况下的运行时间与输入规模之间的关系。常见的时间复杂度有O(1)（常数时间复杂度）、O(log n)（对数时间复杂度）、O(n)（线性时间复杂度）、O(n log n)（线性对数时间复杂度）以及O()（平方时间复杂度）等，这些复杂度级别帮助开发者理解算法在处理不同数据规模时的性能表现。

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