笔试算法题(From Zero To Hero)(自学用)

这篇博客详细介绍了算法的时间复杂度和空间复杂度。时间复杂度关注算法执行次数与问题规模的关系,通过大O推导法简化表达。空间复杂度则衡量算法运行过程中的临时存储需求。文章提供了理解这两者的概念、示例和分析法则。

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一、时间复杂度

概念: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)。

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,简称时间复杂度。

示例:

int aFunc(void) {
   
   
    printf("Hello, World!\n");      // 需要执行 1 次
    return 0;                       
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