时间频度与时间复杂度

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本文介绍了算法中语句的执行次数概念——时间频度T(n)，并解释了时间复杂度O(f(n))的概念及其在评估算法效率方面的重要性。

时间频度：T(n)

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(n)。

时间复杂度：O(f(n))

T(n)=O(f(n)),称O(f(n)) 为算法的渐进时间复杂度，简称时间复杂度。

数据结构笔记_12 时间频度、(时间、空间)复杂度
行者常至，为者常成
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一、时间频度 定义：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。一个算法中语句的执行次数称为语句频度或时间频度，记为T(n). 实例：计算1~100的和。 注：第一种方式，T(n)=n+1，其中+1，是最后一次对条件判断，不成立然后退出循环。 特点： 1、忽略常数项 结论： 1）2n + 20 和 2n 随着 n 变大，执行曲线无限接近，20可以省略。 2）3n + 10 和 3n 随着 n 变大，执行曲线无限接近，10可以省略。 2、忽略低次项 结论：
时间复杂度与空间复杂度
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一、时间复杂度 1.1 度量一个程序(算法)执行时间的两种方法 1、事后统计的方法 这种方法可行, 但是有两个问题： (1) 要想对设计的算法的运行性能进行评测，需要实际运行该程序。 (2) 所得时间的统计量依赖于计算机的硬件、软件等环境因素， 这种方式，要在同一台计算机的相同状态下运行，才能比较那个算法速度更快。 2、事前估算的方法 通过分析某个算法的时间复杂度来判断哪个算法更优。 1.2 时间...
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时间频度：一个算法花费的时间与算法中语句的执行次数成正比，哪个算法中执行次数多，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（n） 举例说明-基本案例 比如计算1-100所有数字之和，我们设计两种算法： 举例说明-忽略常数项 结论: 1）2n+20 和 2n 随着n 变大，执行曲线无限接近, 20可以忽略 2）3n+10 和 3n 随着n 变大，执行曲线无限接近, 10可以忽略 结论: ： 1）2n^2+3n+10 和 2n^2 随着n 变大, 执行曲线无限接近, 可以忽略 3
时间频度介绍
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06-10 325
**时间频度：**一个算法花费的时间与算法中语句执行次数成正比。 对于时间频度来说，常数项可以忽略，低次项也可以忽略， 时间复杂度：
深入浅出了解 时间复杂度，时间频度，空间复杂度
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时间频度：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(n) 时间复杂度 1)一般情况下，算法中的基本操作语句的重复执行次数是问题规模n的某个函数，用T(n)表示，若有某个辅助函数f(n)，使得当n趋近于无穷大时，T(n) / f(n) 的极限值为不等于零的常数，则称f(n)是T(n)的同数量级函数。记作 T(n)=Ｏ( f(n) )，称Ｏ( f(n) ) 为算法的渐进时间复杂度，简称时间复杂度。 .
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算法的时间复杂度和频度之间有着密切的关系。 **一、基本概念** 1. **频度（Frequency Count）** - 频度是指程序中某条语句的执行次数。例如，在一段循环结构的代码里，像`for(int i = 0;i ;i++) { sum += i;}`，...
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时间频度/语句频度 时间频度也叫语句频度。时间频度表示代码运行的次数，代码运行的次数与时间正正比 小明去小红家，我们都知道两点直接线段最短。假设小明每走一步相当于，运行一次代码。则如果小明绕路走的话，走的步数越多，花的时间也越多。步数和所花的时间成正比。 时间频度通常用 T（n）表示 时间复杂度 算法的时间复杂度（Time complexity）是一个函数，它定性描述该算法的运行时间。这是一个代表算法输入值的字符串的长度的函数。 时间复杂度常用大O符号表述，不包括这个函数的低阶项和首项系数。使用这种方
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例1的时间复杂度是n+1是因为要做100次total+=i 最后判断i<=end也算一次，则有100的参数需要执行101条代码。如果两个频度的时间复杂度一样就叫同数量级函数记作T(n) = O(f(n))时间频度就是参数n表示的代码条数，时间复杂度是时间频度的化简求极限。把时间频度的表达式，去掉低阶项和常数项和最高价项系数就是时间复杂度。1.时间频度：根据参数来表示算法的代码执行次数（按条），图中频度是2n+1,复杂度为n,特点执行条数随n增长。O(f(n))称为算法的渐进时间复杂度。
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度量一个程序算法执行时间的两种方法 事后统计法: 直白就是把程序跑一边，统计程序从开始到结束花费的时间。缺点在于需要将程序跑一边，如果越到耗时程序的时候效率不高，而且要求计算机的硬件软件的环境一致，保证运行环境相同才有可信度。 事后统计法: 通过分析某一个程序算法具体的时间复杂度来度量一个算法的优劣。 时间频度 一个算法花费的时间与算法中语句执行数成正比。哪个算法执行的次数越多，则它花费的时间就多。一个算法中语句执行的次数成为时间频度，记做T(n)。 例如：计算1-100的总和 // 方式1 int t
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分析算法的时间复杂度是数据结构考研中的必考点，算法设计题通常会要求分析时间复杂度，同时选择题中也有一定概率会考察它。
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