算法复杂度分析方法

最新推荐文章于 2025-02-18 21:26:21 发布
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分类专栏： 算法分析与设计 文章标签： 算法
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/sichuantzh/article/details/78502929
本文探讨了如何分析算法复杂度，通过寻找基本操作与问题规模确定上界和下界。特别地，基于比较的排序算法时间复杂度的下界是O(nlogn)。通过对排序过程中每步比较排除可能性的分析，证明了至少需要log2n!次比较来确定n个不同元素的正确顺序，进一步验证了这个时间下界。

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递推与循环类

寻找基本操作与问题的规模，就可以求出其问题的复杂度。
只要存在一个常数C,n0使得f(n)<=Cg(n)，那么g(n)就是上界，下界同理。当上界和下界相等时，那么这个复杂度也是近似复杂度。
基于比较的排序算法的时间复杂度下界为O(nlo

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算法复杂度分析
popkiler的专栏
02-20 3万+
1、算法的时间性能分析（1）算法耗费的时间和语句频度　　 一个算法所耗费的时间=算法中每条语句的执行时间之和每条语句的执行时间=语句的执行次数(即频度(Frequency Count))×语句执行一次所需时间    算法转换为程序后，每条语句执行一次所需的时间取决于机器的指令性能、速度以及编译所产生的代码质量等难以确定的因素。    若要独立于机器的软、硬件系统来分析算法的时间耗费，则设每条语句执
算法复杂度的分析方法及其运用
David_7678的专栏
01-27 1166
算法的执行时间依赖于具体的软硬件环境，所以，不能用执行时间的长短来衡量算法的时间复杂度，而要通过基本语句执行次数的数量级来衡量。http://www.kaoyanyizhan.cn/blog/blogrss2.asp?cateID=13　　求解算法的时间复杂度的具体步骤是：　　⑴ 找出算法中的基本语句；　　算法中执行次数最多的那条语句就是基本语句，通常是最内层循环的循环体。　　⑵ 计算基本语句的执
分析算法时间复杂度基本方法和步骤(方法论和例题详解)
最新发布
全局可见
02-18 1232
nnT(n)nO(1)O(log n)O(n)O(n log n)O(n²)O(2ⁿ)：描述算法运行时间与输入规模的增长关系，用表示。：忽略常数和低阶项，只保留最高阶项，例如。基本操作是执行次数最多的核心操作，通常是循环或递归内的操作。：循环中的加法操作c复制代码：O(n)c复制代码：n次 →c复制代码：n × m次c复制代码总次数 = Σi=0n-1 i = n(n-1)/2：保留最高阶项并去掉系数 →c复制代码i的变化：1 → 2 → 4 → 8 → ... → 2k ≤ n。
数据结构与算法打卡（1）复杂度分析方法（总结）
Robin_Pi的博客
05-21 987
文章目录时间复杂度WhyHow空间复杂度总结 上篇已经讲过，复杂度分析非常重要，是数据结构与算法的精髓。 这篇就围绕时间、空间复杂度分析的内容展开。 时间复杂度 Why 评估算法的执行效率方法可以分为两大类：事后统计法、复杂度分析法。 但是总不能在任何情况下都把算法跑一遍吧，所以事后统计法存在很大的局限性： 测试结果非常依赖测试环境 测试环境中硬件的不同会对测试结果有很大的影响。所以比较两种算法的执行效率，很有可能出现换一台机器出现不同的结果的情况。 测试结果受数据的影响很大 这里包含了多个层面，
算法复杂度分析-集大成篇
深入挖掘，筑基为先；知其然，知其所以然。
02-04 3289
复杂度分析总是迷迷糊糊，来看看这篇吧！！
如何进行算法的复杂度分析？
彤哥读源码
07-21 1579
前言 本篇文章收录于专辑：http://dwz.win/HjK 你好，我是彤哥，一个每天爬二十六层楼还不忘读源码的硬核男人。 大家都知道，数据结构与算法解决的主要问题就是“快”和“省”的问题，即如何让代码运行得更快， 如何让代码更节省存储空间。 所以，“快”和“省”是衡量一个算法非常重要的两项指标，也就是我们经常听到的时间复杂度和空间复杂度分析。 那么，为什么需要复杂度分析呢？复杂度分析的方法论是什么呢？ 这就是我们本节要解决的问题。 好了，进入今天的学习吧。 为什么需要复杂度分析？ 首先，我们来思考.
算法——时间复杂度分析方法
奋斗，永不止步
03-25 1137
最近，在读《数据结构与算法分析，C语言描述》。 第二章，算法分析，讲述了，运行时间计算方法。是我见过，讲的最好的了。 一个简单例子。 计算立方和。 int Sum( int N) { int i, PartialSum; /* 1 */ PartialSum = 0;/* 2 */
算法分析 方法简介
星.云计算
06-14 307
算法分析方法讲解 算法分析中常常看到形如T(n) = O( f(n) )的表达式，下面做简单说明： 表达形式： 1.如果存在正 常数c和n 使得 当 N≥n时 T(N)≤ cf(N), z则记为T(N) = O( f(N)). (大O记法。 例如O(N2) 读作大O N平方) 2.如果存在正 常数c和n 使得 当 N≥n时 T(N) &lt; cf(N), z则记为T(N) = o( ...
算法复杂度分析方法以及算法概述
weixin_34007886的博客
12-03 278
算法定义：解决特定问题的求解步骤的描述.算法特性：有穷性、确定性、可行性、输入、输出算法的设计要求：正确性、可读性、健壮性、高效率和低存储量需求算法度量方法：事后统计方法（不科学）、事前分析估算方法函数的渐近增长：给定两个函数f(n)和g(n)，如果存在一个整数N，使得对于所有的n>N,f(n)总是比g(n)大，那么我们说f(n)的增长渐近快于g(n)。于是，可以得出结...
算法复杂度分析(1)
拾年一剑 的专栏
07-20 412
复杂度分析在算法中是非常重要的，本文总结了相关时间复杂度和空间复杂度知识。
复杂度分析方法
sujins5288的博客
12-29 693
一个例子： 1. int  dealData(int n){  2.   int i=0;  3. for(int k=0;k&lt;n:k++ ){  4.      println(k);}   5.} 假设每行代码执行的时间为 until_time;  那么计算这个方法执行的总时间该是多少了？          第二行执行的时间为一个until_time,第三四行执行的时间为...
算法复杂度/大O方法/渐近分析法
sinat_34231260的博客
11-23 835
A Gentle Introduction to Algorithm Complexity AnalysisDionysis “dionyziz” Zindros dionyziz@gmail.com EnglishΕλληνικάмакедонскиEspañolHelp translate IntroductionA lot of programmers that make some of
算法分析的方法
ToryYang的博客
07-21 3283
算法分析包含两个方面 （1）正确性：不变性，单调性 （2）复杂度：时间，空间，稳定性 算法分析的方法： 迭代式：级数求和 递归式：递归跟踪 + 递推方程 算法分析几个常用到的级数： 1、算术级数(等差数列)： T(n)=1+2+3+...+n=n(n+1)/2=O(n2)T(n) = 1+2+3+...+n = n(n+1)/2 =O(n^2)T(n)=1+2+3+...+n=n(n+1)/2=O(n2) 2、幂方级数，结果比幂次高一阶： T2(n)=12+22+32+...+n2=n(n+1)(2n+1)
算法分析方法
m0_62291184的博客
01-05 259
算法分析简述
算法复杂度分析：时间与空间效率
算法复杂度分析是衡量算法效率的重要方法，它主要关注算法在处理问题时所需时间和空间资源的数量。在计算机科学中，理解和分析算法的复杂度至关重要，因为这直接影响到软件的性能和实用性。本资料详细介绍了对数函数...
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