时间复杂度计算之程序步数表

最新推荐文章于 2024-07-08 12:55:29 发布
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博客主要提及通过看图片来了解时间复杂度计算的程序步数表相关内容，聚焦于信息技术领域的时间复杂度计算。

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直接看图片就好了。

算步数
whcs47的博客
02-27 691
问题 AS: 算步数 时间限制: 1 Sec 内存限制: 32 MB 提交: 56 解决: 23 [状态] [提交] [命题人:外部导入] 题目描述 给你坐标轴上的两个点A和B，请问从A走到B最少需要多少步？ 我们对走的每一步的步长作出如下限制： 第一步和最后一步的步长必须是1，其他的任意一步的步长必须比前一步的步长小1、大1或相等。 输入 输入包含多组测试数据。每组输入两个整数A和B（0&l...
时间复杂度 和空间复杂度的计算
fajing_feiyue的博客
03-10 1179
一、 算法的时间复杂度定义 一般情况下，算法中基本操作重复执行的次数是问题规模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(O是数量级的符号 )，简称时间复杂度。 1、根据定义，可以归纳出基本的计算步骤 （1.）计...
程序的步数分析
AlphaGQ
03-22 9331
程序的步数分析 定义：一个程序步可以大概的定义为一个语法或者语义上的程序片段，该片断的执行时间独立于实例特征。 一个程序步所表示的计算量可能与另一个程序步所表示的计算量不同。例如下面这条语句： Return a+b+c*b; 只要它执行的时间独立于所选用的实例特征，也可以把下面的语句看成一个程序步 X=y; 实例特征就是：例如对n个元素进行排序，它所需要内存的空间大小为n的函数，在这里
一个计算数字的步数算法
weixin_34102807的博客
05-27 1215
这两天看了下某位大神的github,知道他对算法比较感兴趣,看了其中的一个计算数字的步数算法,感觉这个有点意思,所以就自己实现了一个 算法描述与实现原理 给出一个整型数字,统计出有多少种走法可以到达目标,比如一个数字4,可以有下面几种走法 [ 1, 3 ] [ 4 ] [ 1, 1, 2 ] [ 2, 2...
数据结构--时间复杂度计算和空间复杂度计算篇
smilejianyue的博客
06-04 3068
定义：所有语句频度之和，记为T(n)。一个语句频度是指该语句在算法中被重复执行的次数。 T(n)是算法中问题规模的函数，时间复杂度主要分析T(n）数量级。 同通常采用算法中基本运算频度f(n)来分析算法时间复杂度。取f(n)中随n增长最快的项。 算法时间复杂度记为T(n)=O(f(n))。 理解T(n)=O(f(n))：O(f(n))表示取f(n)的同阶无穷小。f(n)的同阶无穷小就是取函数每项对比之后阶数最高的。 为什么要这么取呢？时间复杂度是大概描述算法效率，不需要多精确，所以，计算的时候直接取函数中阶
C++时间复杂度分析
hls0611的博客
04-19 3456
如果想要知道一个程序运行需要花费多少时间，直接运行测试不是更简单更准确吗？何必去花精力推算复杂度！首先，这个想法没问题，确实可以直接跑出来，但这属于马后炮，无法提前预估算法的时间复杂度，而且也非常受限：1、测试结果在不同处理器上运行的结果会有很大波动2、即使在同一环境下运行，不同数据也会导致结果有很大波动所以需要一个不用具体测试就能评估程序执行效率的方法，也就是时间、空间复杂度分析方法。
高斯消元法的时间复杂度计算
starmier的博客
03-09 7776
高斯消元法的时间复杂度计算1、时间复杂度定义2、几种常见复杂度执行效率的比较3、时间复杂度的计算4、高斯消元法的时间复杂度     算法的时间复杂度通常用来反映程序执行时间随输入规模增长而增长的量级，在很大程度上能很好反映出算法的优劣与否。而度量程序的执行时间通常有两种方法，事后统计方法和事前分析估计方法。前者有两个缺陷：一是要想对设计的算法的运行性能进行评测，必须先依据算法编制相应的程序并实际运行；二是所得时间的统计量依赖于计算机的硬件、软件等环境因素，有时容易掩盖算法本身的优势。故通常都使用后一种方法，
时间复杂度详解1——定义和简单计算
2301_80224556的博客
04-12 1773
我们的计算机前辈们，为了对算法的评判更科学，研究出了一种叫做事前分析估算的方法。事前分析估算方法：在计算机程序编制前，依据统计方法对算法进行估算。（1）条当然是算法好坏的根本，第（2）条要由软件来支持，第（4）条要看硬件性能。也就是说，抛开这些与计算机硬件、软件有关的因素，一个程序的运行时间，依赖于算法的好坏和问题的输入规模。所谓问题输入规模是指输入量的多少.我们来看看今天刚上课时举的例子；两种求和的算法;第一种算法（注意for循环最后还要多执行一次条件判断） 第二种算法 显然，第一种算法，执行了1
C++-时间复杂度
March_14th的博客
07-08 2201
在C++中，常见的时间复杂度包括常数级别O(1)、对数级别O(logn)、线性级别O(n)、平方级别O(n2)、立方级别O(n3)等。其中，常数级别是最快的，而立方级别是最慢的。当然，在实际应用中，我们需要选择合适的算法来降低时间复杂度。在竞赛中，一般算机一秒能运行。立方级别：通常是三层嵌套循环的形式，所需计算时间随着问题规模的增加呈立方级别增长。平方级别：通常是嵌套循环的形式，所需计算时间随着问题规模的增加呈平方级别增长。线性级别：随着问题规模增加，所需计算时间也呈线性增长，如遍历一个数组等。
算法 程序步 / 由程序步判断程序高效低效
qq_40554385的博客
12-01 4023
-Introduction:上一个例子里面，我们是利用操作计数的方法，来计算时间复杂度，但是忽略了其他步骤 -Introduction:在统计执行步数的过程中，要考虑到函数中所有部分的时间开销。任何行为都要统计案例：利用count统计一个函数的执行步数template<class T> T Sum(T a[], int n){ T tsum = 0; count++; //
时间复杂度&空间复杂度——算法基础
qq_45949611的博客
03-29 721
时间复杂度&空间复杂度——算法基础。复杂度的定义，度量方法，影响因素以及时间复杂度例题解析。
【计算理论】计算复杂性 ( 时间复杂度时间单位 : 步数 | 算法分析 | 算法复杂性分析 )
让 学习 成为一种 习惯 ( 韩曙亮 の 技术博客 )
12-11 1715
一、时间复杂度时间单位、 二、算法分析、 三、算法复杂性分析、
《数据结构与算法》之递归函数的调用
漫步莱茵河畔的博客
10-20 889
递归函数的调用 当一个函数用它自己来定义时就称为是递归的，Java允许函数进行递归调用。 public class Test {     public static void main(String[] args) {                int m=f(9);    //调用递归函数         System.out.println(m);   //输出结果     } ...
如何计算程序的时间复杂度
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virus2014的专栏
08-22 1万+
定义：如果一个问题的规模是n，解这一问题的某一算法所需要的时间为T(n)，它是n的某一函数T(n)称为这一算法的“时间复杂性”。当输入量n逐渐加大时，时间复杂性的极限情形称为算法的“渐近时间复杂性”。我们常用大O表示法表示时间复杂性，注意它是某一个算法的时间复杂性。
深度学习常见参数epoch、 iteration和batchsize的区别
angela0003的博客
07-03 957
深度学习中经常看到epoch、 iteration和batchsize，这三个的区别：（1）batchsize：批大小。在深度学习中，一般采用SGD训练，即每次训练在训练集中取batchsize个样本训练；（2）iteration：1个iteration等于使用batchsize个样本训练一次；（3）epoch：1个epoch等于使用训练集中的全部样本训练一次；举个例子，训练集有1000个样本，b...
程序执行步骤分析
li1367356的博客
01-08 528
程序执行步骤分析
常见的时间复杂度计算
最新发布
04-10
### 常见时间复杂度的计算方法 #### 1. 理解时间复杂度的概念 时间复杂度是用来衡量算法执行所需时间的一种方式，通常表示为输入规模 \( n \) 的函数。通过分析算法中的基本操作次数来估算其增长趋势[^1]。 #### 2. 时间复杂度的基本规则 以下是几种常见的计算规则： - **常数项忽略**：当评估时间复杂度时，只保留最高次幂的部分，其余低阶项和常数可省略。 - **顺序结构相加**：如果一段代码由多个独立部分组成，则总的时间复杂度等于各部分之和。 - **循环结构相乘**：嵌套循环的时间复杂度通常是外层循环与内层循环复杂度的乘积。 - **分支结构取大者**：对于条件语句（if/else），整体复杂度取决于最耗时的一支路径[^2]。 #### 3. 示例解析 下面给出几个具体例子并附带相应解释： ##### 示例 1: 单重for循环 ```c++ void func(int n){ for (int i=0;i<n;i++) { cout << "Hello"; } } ``` 此程序仅含有一层简单的`for`循环，每次迭代打印一次字符串。“cout”的调用重复了\(n\)遍，所以这个函数具有线性的运行成本——即它的**时间复杂度为 O(n)**[^1]。 ##### 示例 2: 双重for循环 考虑如下代码片段： ```java public static void main(String[] args) { int sum = 0; for (int i = 0; i < n; i++) { for (int j = 0; j < m; j++) { sum += i * j; } } } ``` 这里存在两个相互依赖的变量\(i,j\), 它们分别控制着各自的范围(\(n,m\)). 总体来看，内部的操作被执行大约\(nm\)次，因此最终得出结论该段代码拥有二次方级别的时间消耗特性 —— 或表述为其**时间复杂度为 O(n*m)**[^2]. ##### 示例 3: 多重for循环 再看一个更复杂的三重循环案例： ```python def find_pythagorean_triplets(): for a in range(0, 1001): for b in range(0, 1001): for c in range(0, 1001): if a**2 + b**2 == c**2 and a+b+c == 1000: print(f"a,b,c:{a},{b},{c}") ``` 上述Python脚本尝试寻找满足特定条件的所有勾股数组合。由于三个循环均从零到一千之间变化，理论上总共会经历约十亿级运算步数 (\(1001*1001*1001≈1e9)\)，故而判定这段逻辑具备立方级别的性能特征——也就是所谓的**时间复杂度为 O(N³)**[^3]。 #### 4. 特殊情况下的时间复杂度 有时还会遇到一些特殊的模式比如对数型(logarithmic)或者指数型(exponential): - 如果某个过程每一步都将问题缩小一半直到达到基础情形为止，那么这样的递归形式很可能对应的是对数层次上的开销(O(logN))[^1]. - 而像穷举搜索之类的方法则可能面临呈几何倍增的工作负担，在这种情况下我们说它们属于指数类别(O(2ⁿ)). --- ### 相关问题
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