目录一、算法效率二、时间复杂度1.概念2.大O的渐进表示法3.一些常见的例子 三、空间复杂度1.概念2.一些常见的例子一、算法效率 算法效率分析分为两种：第一种是时间效率，第二种是空间效率。时间效率被称为时间复杂度，而空间效率被称作空间复杂度。 时间复杂度主要衡量的是一个算法的运行速度，而空间复杂度主要衡量一个算法所需要的额外空间，在计算机发展的早期，计算机的存储容量很小。所以对空间复杂
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2023-09-09 22:11:05
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求递归算法时间复杂度：递归树 递归算法时间复杂度的计算方程式一个递归方程： 在引入递归树之前可以考虑一个例子：T(n) = 2T(n/2) + n2 迭代2次可以得：T(n) = n2 + 2(2T(n/4) + (n/2) 2) 还可以继续迭代，将其完全展开可得：T(n) = n2 + 2((n/2) 2 + 2((n/22)2 + 2((n/23) 2 + 2((n/24) 2 +…+2((n
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2013-05-14 20:53:00
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我们假设计算机运行一行基础代码需要执行一次运算。 int aFunc(void) { printf("Hello, World!\n"); // 需要执行 1 次 return 0; // 需要执行 1 次 } 那么上面这个方法需要执行 2 次运算 int aFunc(int n) { for(in
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2019-02-12 18:01:00
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这里写自定义python 学习（排序）冒泡排序插入排序选择排序堆排序快速排序归并排序计数排序基数排序稳定性 python 学习（排序）时间复杂度为N^2: 冒泡排序，插入排序，选择排序。时间复杂度为NlogN：堆排序，快速排序， 归并排序。时间复杂度基于数据大小：计数排序，基数排序。常用的排序算法，使用python实现。冒泡排序def buble(num):
for i in range(le
首先了解一下几个概念。一个是时间复杂度，一个是渐近时间复杂度。前者是某个算法的时间耗费，它是该算法所求解问题规模n的函数，而后者是指当问题规模趋向无穷大时，该算法时间复杂度的数量级。 当我们评价一个算法的时间性能时，主要标准就是算法的渐近时间复杂度，因此，在算法分析时...
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2015-03-22 16:02:00
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//------------------>摘自：https://blog.csdn.net/qq_41523096/article/details/82142747《一套图 搞懂“时间复杂度”》渐进时间复杂度比如算法A的相对时间是T（n）= 100n，算法B的相对时间是T（n）= 5n^2，这两个到底谁的运行时间更长一些？这就要看n的取值了。所以，这时候有了渐进时间复...
原创
2021-09-29 13:37:01
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算法的复杂度通常体现在时间复杂度和空间复杂度两个指标下面主要说的是时间复杂度： 算法时间复杂度的高低直接反映算法执行时间的长短，而算法的执行时间需要通过依据该算法编写的程序在计算机上执行所消耗的时间来度量。 公式：算法的执行时间 = 指令序列（i）的执行次数 * 指令序列(i)的执行
1. 时间复杂度：使用大O表示法来表示程序的时间复杂度常见的7种时间复杂度（复杂度由低到高排序）O(1):常数时间复杂度O(log(n): 对数时间复杂度O(n): 线性时间复杂度O(n^2):平方时间复杂度O(n^3):立方时间复杂度O(k^n):指数时间复杂度，k表示常数O(n!):阶乘时间复杂度ps：这里我们并不考虑前边的系数；O(1) 并不表示复杂度为1，也可以 是2、3等常数；O(n)表
如果这篇文章对您有些用处，请点赞告诉我O(∩_∩)O一、简单比较算法好坏我们比较哪一个算法好，最直接的方法就是比较执行命令的次数。计算1 + 2 + 3 + 4 + 5 + ...10第一种方式 依次累加，计算10次。第二种方式 使用公式（1 + 10）/ 2 * 10 ，计算3次。扩展为n的计算。1 + 2 + 3 + 4 + .....n第一种方式 依次累加，计算n次。第二种方式 使用公式 (
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2023-07-17 13:16:32
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递归函数时间复杂度分析(1)递归运行过程样例：求N!。这是一个简
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2015-01-10 18:42:00
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递归函数时间复杂度分析(1)递归运行过程样例：求N!。这是一个简单的"累乘"问题，用递归算法也能解决。n!=n*(n-1)!n>10!=1,1!=1n=0,1因此，递归算法例如以下：Java代码fact(intn){if(n==0||n==1)return1;elsereturnn*fact(n-1...
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2014-11-07 20:13:00
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递归函数时间复杂度分析(1) 递归执行过程 例子：求N!。 这是一个简单的"累乘"问题，用递归算法也能解决。 n! = n * (n - 1)! n > 1 0! = 1, 1! = 1 n = 0,1 因此，递归算法如下： Java代码 fact(int n) { if(n == 0
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2022-12-19 17:31:38
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T(n) = aT(n/b) + f(n) 如快排， T[n] = 2T[n/2] + O(n) 其中O(n)为PARTITION()的时间复杂度，对比主定理， T [n] = aT[n/b] + f (n) 我们的快速排序中：a = 2, b = 2, f(n) = O(n) ...
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2021-10-13 17:13:00
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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)
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2023-01-25 17:48:47
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(O(1)) 表示算法只需要常量级别的额外空间，不会随着输入数据的大小 (n) 增加而增加。也就是说，无论处理的数据有多大，算法所需的额外内
递归算法的时间复杂度分析在算法分析中，当一个算法中包含递归调用时，其时间复杂度的分析会转化为一个递归方程求解。实际上，这个问题是数学上求解渐近阶的问题，而递归方程的形式多种多样，其求解方法也是不一而足，比较常用的有以下四种方法：方法一：代换法代换法主要需要以下两个步骤...
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2017-11-10 18:57:00
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why为了让程序执行的更快，也为了尽可能让程序所利用的空间更小
我们用一些特定的数据结构，和逻辑方法去达到这些目标
复杂度分析是为了对比这些方法和途径衡量的标准。what复杂度分析是我们在程序运行前评估算法执行效率方法
是不用具体的测试数据来测试，就可以粗略地估计算法的执行效率的方法。有时间和空间两个维度时间复杂度分析T(n) = O(f(n))
T(n) ：代码执行的时间；
n 表示数据规模的大
