算法的时间复杂度是什么?
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执行一个算法所耗费的时间,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。一个算法花费的时间与算法中语句的执行次数成正比例,算法中哪个语句的执行次数多,它花费的时间就多。
1.语句频度在算法中一个语句的执行次数称为语句频度或时间频度,记为T(n)。
2)算法的渐进时间复杂度一般情况下,算法的执行时间T是问题规模n的函数,记作T(n)。要精确地表示算法的运行时间函数常常是很困难的,即使能够给出,也可能是个相当复杂的函数,函数的求解本身也是相当复杂的。为了客观地反映一个算法的执行时间,可以用算法中基本语句的执行次数的数量级来度量算法的工作量,称作算法的渐进时间复杂度,简称时间复杂度,通常用O来表示。
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算法的时间复杂度是指执行算法所需要的计算工作量。
算法的时间复杂度不等于算法程序执行的具体时间。算法程序执行的具体时间受到所使用的计算机、程序设计语言以及算法实现过程中的许多细节的影响。而算法的时间复杂度与这些因素无关。
算法的计算工作量是用算法所执行的基本运算次数来度量的。算法所执行的基本运算次数与问题的规模有关。
在具体分析一个算法的工作量时,在同一问题规模下,算法所执行的基本运算次数还可能与特定的输入有关。即输入不同时算法所执行的基本运算次数不同。
算法的时间复杂度不等于算法程序执行的具体时间。算法程序执行的具体时间受到所使用的计算机、程序设计语言以及算法实现过程中的许多细节的影响。而算法的时间复杂度与这些因素无关。
算法的计算工作量是用算法所执行的基本运算次数来度量的。算法所执行的基本运算次数与问题的规模有关。
在具体分析一个算法的工作量时,在同一问题规模下,算法所执行的基本运算次数还可能与特定的输入有关。即输入不同时算法所执行的基本运算次数不同。
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时间复杂度O(N^2)因为包含两重循环,次数约为输入数组大小的平方
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