1）数据结构之时间复杂度、空间复杂度

最新推荐文章于 2025-01-14 23:43:38 发布
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分类专栏： 数据结构初阶
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本文探讨了算法效率的重要性，重点分析了时间复杂度和空间复杂度。时间复杂度衡量算法运行速度，而空间复杂度关注算法所需的额外空间。随着计算机存储能力的发展，现在更侧重于时间复杂度的分析。文章介绍了时间复杂度的定义，并通过大O的渐进表示法来估算算法的时间复杂度，从而实现对算法性能的独立评估。

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

1.算法效率

算法效率分析分为两种：第一种是时间效率，第二种是空间效率。时间效率被称为时间复杂度，而空间效率  被称作空间复杂度。 时间复杂度主要衡量的是一个算法的运行速度，而空间复杂度主要衡量一个算法所需要的额外空间，在计算机发展的早期，计算机的存储容量很小。所以对空间复杂度很是在乎。但是经过计算机  行业的迅速发展，计算机的存储容量已经达到了很高的程度。所以我们如今已经不需要再特别关注一个算法的空间复杂度。

2.时间复杂度

时间复杂度的概念

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，如果都进行上机测试那么每一个新出来的算法都要进行测试那么这工作量将会很大，为了使算法脱离运行环境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。

这种计算方法就可以不受环境的影响而有不同

计算方法：

大O的渐进表示法

// 请计算一下Func1基本操作执行了多少次？

void Func1(int N)
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