01—时间复杂度、空间复杂度

木木学长

于 2021-03-15 14:46:49 发布

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分类专栏： JavaScript算法文章标签：数据结构

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本文详细介绍了时间复杂度和空间复杂度的概念。时间复杂度通过语句频度和同数量级函数来衡量算法执行效率，如常数阶O(1)，线性阶O(n)，平方阶O(n^2)和对数阶O(logn)。空间复杂度则是评估算法在运行过程中所需存储空间的量度，包括算法本身、输入输出数据和临时占用空间。

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1、时间复杂度

（1）时间频度： 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)，n称为问题的规模，当n不断变化时，时间频度T(n)也会不断变化。
（2）时间复杂度： 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。

①常数阶 O(1)

int sum = 0, n = 100;
printf(“I love you.com\n”);
printf(“I love you.com\n”);
printf(“I love you.com\n”);
printf(“I love you.com\n”)<

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