数据结构中的时间复杂度和空间复杂度怎么样理解？
人们通常采用大O来表示法来描述分析的结果。如果存在正的的常数M和N0,当问题的规模N大于或等于N0后，算法的时间度T（n）小于或等于M·f（n），那么就称算法的时间复杂度...
人们通常采用大O来表示法来描述分析的结果。如果存在正的的常数M和N0,当问题的规模N大于或等于N0后，算法的时间度T（n）小于或等于M·f（n），那么就称算法的时间复杂度为O（f（n））。这种说法意味着`当N充分大时，该算法复杂度不大于f（n）的一个常数倍！ 这个怎么理解啊？
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时间复杂度和空间复杂度
其实就是所耗时间与空间关于输入数据规模的函数
一般输入数据规模越大，所耗时间和空间就越多
如果所耗时间与数据规模成正比
时间复杂度就是
o(n）
如果所耗时间与数据规模的平方成正比
时间复杂度就是
o(n^2）
同理有o(n^3）o(n^4）
o(nlogn）
o(2^n）等复杂度
空间复杂度跟时间复杂度的意思是一样的
其实就是所耗时间与空间关于输入数据规模的函数
一般输入数据规模越大，所耗时间和空间就越多
如果所耗时间与数据规模成正比
时间复杂度就是
o(n）
如果所耗时间与数据规模的平方成正比
时间复杂度就是
o(n^2）
同理有o(n^3）o(n^4）
o(nlogn）
o(2^n）等复杂度
空间复杂度跟时间复杂度的意思是一样的
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光点科技
2023-08-15 广告
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