
算法的时间复杂度定义
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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,称作算法的渐进时间复杂度,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0记法。
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0记法。

2023-08-15 广告
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2019-01-05
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空间复杂度
空间复杂度(Space Complexity)是对一个算法在运行过程中临时占用存储空间大小的量度,记做S(n)=O(f(n))。比如直接插入排序的时间复杂度是O(n^2),空间复杂度是O(1) 。而一般的递归算法就要有O(n)的空间复杂度了,因为每次递归都要存储返回信息。一个算法的优劣主要从算法的执行时间和所需要占用的存储空间两个方面衡量。
中文名称
空间复杂度
外文名称
space complexity
记做
S(n)=O(f(n))。
衡量
执行时间和所需要占用的存储空间
空间复杂度(Space Complexity)是对一个算法在运行过程中临时占用存储空间大小的量度,记做S(n)=O(f(n))。比如直接插入排序的时间复杂度是O(n^2),空间复杂度是O(1) 。而一般的递归算法就要有O(n)的空间复杂度了,因为每次递归都要存储返回信息。一个算法的优劣主要从算法的执行时间和所需要占用的存储空间两个方面衡量。
中文名称
空间复杂度
外文名称
space complexity
记做
S(n)=O(f(n))。
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执行时间和所需要占用的存储空间
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