大O记法

最新推荐文章于 2025-05-06 11:58:17 发布
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分类专栏： 数据结构与算法
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在进行算法分析时，语句总的执行次数T(n)是关于问题规模n的函数，
进而分析T(n)随n的变化情况并确定T(n)的数量级。算法的时间复杂度，
也就是算法的时间量度，记作：T(n)=O(f(n))。它表示随问题规模n的增大，
算法执行时间的增长率和f(n)的增长率相同，称作算法的渐近时间复杂度，简称为时间复杂度。其中f(n)是问题规模n的某个函数。
这样用大写O( )来体现算法时间复杂度的记法，我们称之为大O记法。

《数据结构与算法图解》笔记-第3章 大O记法
向着晨曦奔跑
07-27 398
第3章 大O记法 量化线性查找效率的方式应该是：对于具有N个元素的数组，线性查找最多需要N步。 为了方便表达数据结构和算法的时间复杂度，计算机科学家从数学界借鉴了一种简洁又通用的方式，那就是大O记法。这种规范化语言使得我们可以轻松地指出一个算法的性能级别。 3.1 大O：数步数 为了统一描述，大O不关注算法所用的时间，只关注其所用的步数。数组不论多大，读取都只需1步。用大O记法来表示，就是：O(1)。O(1)意味着一种算法无论面对多大的数据量，其步数总是相同的。这1步在旧机器上也许要花20分钟，而用现代的硬
时间复杂度与大O表示法
weixin_42296449的博客
12-16 975
相同的代码 对于每台机器执行的总时间不同，但是执行的基本运算数量大体相同 我们假定计算机执行算法每一个操作的时间都是固定的一个时间单位，那么有多少个基本操作就会花费多少个时间单位。算法对于不同的机器环境而言，确切的说单位时间是不同的，但是对于算法进行多少个基本操作(就是花费多少时间单位)在规模数量级上却是相同的，由此可以忽略机器环境的影响而客观的反应算法的时间效率。 算法的时间复杂度 *用来度...
大O记法(O Notation)
最新发布
predisw的博客
05-06 261
大O记法是计算机科学中用于描述算法时间复杂度和空间复杂度的数学符号表示法，它描述了算法性能如何随输入规模增长而变化。
大O记法(Big O notation)
a2516110的博客
09-09 511
大O记法(Big O notation) 运算性质
大O记法解释
edui的博客
06-24 994
在比较算法的性能时，不仅仅和相同数据项时快慢和所用空间有关，更重要的应该是数据量变化时随数据项变化的变化程度，大O记发即为算法的时间复杂度和空间复杂度随数据项饿变化关系曲线，由于多项式曲线的形状通常由最高次项决定，当数据量比较高时低次项的影响相对于最高次项很小为了方便可以忽略。 时间复杂度： 简单的说时间复杂度就是随着N的增加，程序需要运行的次数随N的变化曲线。算法中某个函数有n次基本操作重复...
复杂度分析与大O表示法
BenLyons的博客
11-18 1675
1.大O表示法 在学习数据结构之前，我们必须要学会的是， 如何度量一个算法的性能，也就是算法的复杂度分析。 算法的性能是通过复杂度的阶来区分的，一般分为常数阶，对数阶，线性阶，平方阶和指数阶。 复杂度描述的是算法执行时间或占用空间与数据规模的增长关系。 用于表示一个算法的效率或计算复杂度的表示法叫做大O表示法，“O”表示“on the order o...
时间复杂度丨大O阶推导法
凡白的博客
03-27 1041
时间复杂度 时间频度 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)。 时间复杂度 前面提到的时间频度T(n)中，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。但有时我们想知道它变化时呈现什么规律，为此引入时间复杂度的概念。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...
算法复杂度和大O表示法
张印的博客
06-25 1402
概念 算法复杂度是指算法在编写成可执行程序后，运行时所需要的资源，资源包括时间资源和内存资源。 时间复杂度 一个算法执行所耗费的时间，从理论上是不能算出来的，必须上机运行测试才能知道。但我们不可能也没有必要对每个算法都上机测试，只需知道哪个算法花费的时间多，哪个算法花费的时间少就可以了。并且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...
时间复杂度分析-大O表示法
Baron_ND的博客
04-07 2733
开篇词 | 从今天起，跨过“数据结构与算法”这道坎 你好，我是王争，毕业于西安交通大学计算机专业。现在回想起来，本科毕业的时候，我的编程水平其实是很差的。直到读研究生的时候，一个师兄给了我一本《算法导论》，说你可以看看，对你的编程会很有帮助。 没想到，从此我对算法的“迷恋”便一发不可收拾。之后，我如饥似渴地把图书馆里几乎所有数据结构和算法书籍都读了一遍。 我常常边读边练。没多久，我就发现，写代码的时候，我会不由自主考虑很多性能方面的问题。我写出时间复杂度高、空间复杂度高的垃圾代码越来越少了，算法能力提
Java算法——大O记法
m0_54355172的博客
05-27 473
算法时间复杂度分析；算法空间复杂度分析；大O记法 目录1.时间复杂度分析1.1.事后分析估算方法1.2.时候分析估算方法2.空间复杂度分析2.1.基本数据类型内存占用2.2.实例化对象的内存占用3.函数的渐进增长4.大O记法4.1.推导大O阶的标识法的规则：4.2.常见的大O阶4.3.最坏情况分析 1.时间复杂度分析 用来计算算法时间损耗情况 1.1.事后分析估算方法 将算法执行若干次，并计量执行算法所需要的时间 1.设置循环（如for循环），执行若干次算法 2.利用long start/end = S
『初阶数据结构 • C语言』③ - 算法分析专业工具——大O记法
花想云的博客
12-17 2037
学会大 O记法，我们在比较算法时就有了一致的参考系。有了它，我们就可以在现实场景中测量各种数据结构和算法，写出更快的代码，更轻松地应对高负荷的环境。
大O记法了解
林隐的博客
12-16 757
其中，T(n)表示算法的时间复杂度，f(n)是问题规模n的某个函数，表示随问题规模n的增大，算法执行时间的增长率和f(n)的增长率相同，称为算法的渐近时间复杂度，简称时间复杂度。例如，一个包含单个循环的算法，每次循环都会执行固定数量的操作，那么复杂度可以表示为 O(n)，其中 n 是循环的迭代次数。总之，计算算法的复杂度需要分析算法的执行过程，确定关键操作的执行次数，并根据这些信息来推导复杂度表达式。在大O记法中，使用 O(f(n)) 表示算法的复杂度，其中 f(n) 是问题规模 n 的函数。
算法与数据结构：大O记法
yuanyajieh的博客
02-19 428
我们首先要明确一点，那就是程序或语句的执行次数=执行时间。,随着问题规模n的增大，算法执行时间的增长率和f(n)的增长率相同，乘坐算法的渐进时间复杂度，简称时间复杂度，其中f(n)是问题规模n的某些函数。对于初学者来说，理解上面这段话并不是很重要，重要的是在分析算法复杂度时会使用O()的形式来表示一个算法的复杂度，并且能够对两个算法复杂度进行对比。题目：计算100以内所有数的和大O记法规则：1、用常数1取代运行时间中的所有加法常数O(1)2、在修改后的运行次数中，只保留高阶项O(n)
大O记法与排序算法
让兔子飞得更高
10-30 602
我们在描述算法的时间复杂度时都会用到大O记法，那么什么是大O记法呢？百度百科（大O符号）给出了比较准确的定义：它是用来描述一个函数的无穷大渐近。举个例子，解决一个规模为 n 的问题所花费的时间（或者所需步骤的数目）可以被求得：T(n) = 4n^2 - 2n + 2，那么当 n 趋近于无穷大的情况下，n方项起主导作用，所以它的时间复杂度可以被记为：O（n^2）。 更加详细的介绍可见一下博客： 大O...
大O记法的简单理解
stepMore的博客
03-01 901
我们一般都用大O表示法来形容算法（解决某个问题的一套流程）的时间上的快慢。 大O算法一般只关注其所用的步数。 大O解答的是这样的问题：当数据增长时，步数如何变化的问题？ 1 常用的大O算法分类： 1.1 常数时间 O(1) 常数时间就是所有数据增长但步数不变；常用O(1)来表示。 1.2 线性时间 O(N) O(N)称为线性时间，意思是当数组增加一个元素时，O(N)算法就要增加1步。 1.3 对数时间 O(logN) O(logN)算法的步数等于二分数据直至元素剩余1个的次数。 N个元素 O(N
算法的时间复杂度大O记法
hehehehao1的博客
04-14 344
算法的时间复杂度大O记法 今天初步学习了算法的时间复杂度的详解以及大O记法,主要记录一下如何用大O记法表示算法的时间复杂度。 下面是求1-100和三种算法 第一种算法 public static void main(String[] args){ int sum=0; int n=100; sum=(n+1)*n/2; System.out.println("sum="+sum); } ...
数据结构 -- 两分法 大o记法
速冻的博客
05-11 278
O(N) 代表算法： 即无论如何 代码都只执行n次 O(log N) 代表算法 :二分法 数据每膨胀一倍，代码都只多跑一次 O(N^2) 即N的平方：代表算法：冒泡算法和所有的嵌套循环 数据每增加1 代码多跑一倍 最优法排序O(log N) >O(N) >O(N^2) 因为log无论数据如何膨胀 其步骤都只加1 ...
大O记法解析：以矩阵相乘为例
大O记法关注的是最坏情况下的运行时间增长趋势，所以对于上述算法，我们关注最高阶项。尽管有n+1、n*(n+1)和n^2*(n+1)等不同阶的项，但是最高阶项是n^3，因为当n增长时，n^3的增长速度最快。因此，该矩阵乘法算法的...
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