算法时间复杂度-推导大O阶

最新推荐文章于 2023-02-28 13:48:53 发布
原创 最新推荐文章于 2023-02-28 13:48:53 发布 · 1.3k 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文介绍了如何通过三个步骤简化算法的时间复杂度表示为大O记号：首先将所有加法常数替换为1；其次仅保留运行次数函数中的最高阶项；最后如果最高阶项不是1，则忽略与之相乘的任何常数。

1．用常数1取代运行时间中的所有加法常数。

2．在修改后的运行次数函数中，只保留最高阶项。

3．如果最高阶项存在且不是1，则去除与这个项相乘的常数。得到的结果就是大O阶。

时间复杂度丨大O阶推导法
凡白的博客
03-27 1082
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...
算法复杂度分析-集大成篇
深入挖掘，筑基为先；知其然，知其所以然。
02-04 3379
复杂度分析总是迷迷糊糊，来看看这篇吧！！
推导大O阶
qq_36473318的博客
07-11 364
推导大 O 阶: • 用常数 1 取代运行时间中的所有加法常数。 • 在修改后的运行次数函数中，只保留最高阶项。 • 如果最高阶项存在且不是 1 ，则去除与这个项相乘的常数。 时间复杂度所耗时阔的大小排列: 0(1) < O(logn) < O(n) < O(nlogn) < 0(n2 ) < 0(n3 ) < 0(2") < O(n!) <...
推导大O阶方法
w3071206219的博客
08-24 2952
1、用常数1取代运行时间中的所有加法常数； 2、只保留最高阶项； 3、去除最高阶项的常数； 常数阶是O（1）； 线性阶是O（n）; 对数阶是O（logn)； 平方阶是O（n2)； 时间复杂程度： O（1）
时间复杂度 —— 推导大O阶方法
weixin_47800450的博客
05-29 985
算法时间复杂度定义 在进行算法分析时，语句总执行次数 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。 注意：记住一点，是根据 n 来决定算法的时间复杂度。 推导大O阶公式 例如： i = n +
大话数据结构 —— 2.9.2 推导大O阶方法
烟敛寒林的博客
09-10 401
那么如何分析一个算法的时间复杂度呢?即如何推导大O阶呢? 用常数1取代运行时间中的所有加法常数。 在修改后的运行次数函数中，只保留最高阶项。 如果最高阶项存在且不是1，则去除与这个项相乘的常数。 得到的最后结果就是大O阶。...
【计算机科学】基于大O表示法的算法时间复杂度分析：从理论到实践的高效编程优化指南
最新发布
10-07
内容概要：本文系统讲解了算法时间复杂性的核心概念及其在高效编程中的关键作用，涵盖时间复杂度的定义、大O表示法的规则与计算步骤，并深入剖析了常见时间复杂度类型（如O(1)、O(n)、O(log n)、O(n²)、O(2^n)）的...
算法的时间复杂度与空间复杂度---举例分析
houminZhang的博客
03-25 2128
一、 算法 算法的定义是这样的：解题方案的准确而完善的描述，是一系列解决问题的清晰指令。巴拉巴拉的，虽然是一小句但还是不想看（题外话：有时候吧专业名词记下来面试的时候还是挺有用的），其实就是解决一个问题的完整性描述。只不过这个描述就可能是用不同的方式或者说是“语言”了。 - 算法的效率 既然算法是解决问题的描述，那么就像一千个人眼中有一千个阿姆雷特他大姨夫一样，解决同一个问题的办法也是多种...
算法时间复杂度分析：从常数阶到大O记法
举例来说，以下算法的运行次数函数是f(n)=3，根据推导大O阶的方法，可以得出该算法的时间复杂度是O(1)： ```c int sum = 0, n = 100; // 执行一次 sum = (1 + n) * n / 2; // 执行一次 printf("%d", sum); // 执行...
时间复杂度分析-大O表示法
Baron_ND的博客
04-07 2786
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
大O阶推导THREE STEPS~~~
sentiment
01-26 353
FIRST STEP:用“1”替换运行时间中的所有加法常数。 SECOND STEP：修改后函数中，只保留最高项。 THIRD STEP:如果最高阶项存在且不是1，则去除与它相乘的常数。   It is ok,we did it!！！
推导时间复杂度大O阶方法
ADbyCool的博客
03-20 567
推导时间复杂度大O阶方法： 1. 用常数1取代运行时间中的所有加法常数 2. 在修改后的函数中，只保留最高阶项 3. 如果最高项存在且不是1，则去除与这个项相乘的常数。 得到的结果就是大O阶 常数阶：O(1)，不管这个常数是多少，只记作O(1)，而不能是O(3)，O(12)等 线性阶：O(n) 对数阶：O(logn) 平方阶：O(n^2) 循环的时间复杂度就是循环体的复杂度乘以该循环运行的次数 ...
数据结构_事件复杂度的推导方法_推导O 阶
也许有一天我们再相逢 睁开眼睛看清楚 我才是英雄！
12-30 681
数据结构_《大话数据结构》_事件复杂度的推导方法_推导O 阶
大O法时间复杂度计算
dgc70876的博客
07-27 453
困惑的点——log，如何计算得出？ ① 上限：用来表示该算法可能有的最高增长率。 ② 大O表示法：如果某种算法的增长率上限（最差情况下）是f(n)，那么说这种算法“在O(f(n))中”。n为输入规模。 上限的精确定义：对非负函数T(n)，若存在两个正常数c和n0，对任意n>n0，有T(n)<cf(n)，则称T(n)在集合O(f(n))中。 ——...
数据结构与算法——4时间复杂度分析2（常见的大O阶）
m0_52096593的博客
02-28 747
这篇文章是时间复杂度分析的第二篇。在前一篇文章中，我们从0推导出了为什么要用时间复杂度，时间复杂度如何分析以及时间复杂度的表示三部分内容。这篇文章，是对一些常用的时间复杂度进行一个总结，相当于是一个小结论。
如何计算算法的复杂度，如何计算推导O阶方法
一人一屋淋雨声
11-06 867
1.用常数1取代运行时间中的所有加法常数 2. 在修改后的运行函数次数中，只保留最高阶 3.如果最高项存在且不是1，则去除与这个项相乘的常数，得最大O阶
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值