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是说明一个程序根据其数据n的规模大小 所使用的大致时间和空间
说白了 就是表示 如果随着n的增长 时间或空间会以什么样的方式进行增长
例
for(int i = 0; i < n;++i)
;
这个循环执行n次 所以时间复杂度是O(n)
for(int i = 0; i< n;++i)
{
for(int j = 0; j< n;++j)
;
}
这嵌套的两个循环 而且都执行n次
那么它的时间复杂度就是 O(n^2)
时间复杂度只能大概的表示所用的时间
而一些基本步骤 所运行的时间不同 我们无法计算 所以省略
如
for(int i = 0;i < n;++i)
a = b;
和
for(int i = 0;i < n;++i)
;
这个运行的时间当然是第二个快 但是他们的时间复杂度都是 O(n)
判断时间复杂度看循环
说白了 就是表示 如果随着n的增长 时间或空间会以什么样的方式进行增长
例
for(int i = 0; i < n;++i)
;
这个循环执行n次 所以时间复杂度是O(n)
for(int i = 0; i< n;++i)
{
for(int j = 0; j< n;++j)
;
}
这嵌套的两个循环 而且都执行n次
那么它的时间复杂度就是 O(n^2)
时间复杂度只能大概的表示所用的时间
而一些基本步骤 所运行的时间不同 我们无法计算 所以省略
如
for(int i = 0;i < n;++i)
a = b;
和
for(int i = 0;i < n;++i)
;
这个运行的时间当然是第二个快 但是他们的时间复杂度都是 O(n)
判断时间复杂度看循环
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2021-01-25 广告
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