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
转载
2023-09-26 15:15:40
103阅读
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 (
转载
2023-07-17 13:16:32
172阅读
目录一、时间复杂度介绍二、时间复杂度的计算方法三、常见的时间复杂度四、常见的时间复杂度对应的曲线图五、常数阶 O(1) 的介绍六、对数阶 O(log2n) 的介绍七、线性阶 O(n) 的介绍八、线性对数阶 O(nlogN) 的介绍九、平方阶 O(n²) 的介绍十、立方阶 O(n³) 、K次方阶 O(n^k) 的介绍 一、时间复杂度介绍一般情况下，算法中的基本操作语句的重复执行次数是问题规模n的某
转载
2023-09-26 17:16:09
1649阅读
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
转载
2024-05-06 12:51:27
49阅读
时间复杂度是指 算法执行语句执行的次数。常见的时间复杂度有以下几种：描述时间复杂度常数阶O(1)对数阶O(logn)线性阶O(n)线性对数阶O(nlogn)平方阶O(n²)立方阶O(n³)n次方阶O(mⁿ)指数阶O(2ⁿ)阶乘阶O(n!)(1) O(1)O(1)是常量级时间复杂度的一种表示方法，并非只执行一行代码。代码执行时间不是随着n的增大而增大，这样的代码的时间复杂度都是O(1)。注意：通常只
转载
2023-06-29 14:21:12
94阅读
文章目录一、算法效率二、时间复杂度1. 概念2. 大 O 的渐进表示法3. 练习三、空间复杂度1. 概念2. 练习四、总结 一、算法效率算法效率分析分为两种：时间效率和空间效率时间效率时间效率被称为时间复杂度，主要时衡量一个算法的运行速度空间效率空间效率被称为空间复杂度，主要衡量一个算法所需要的额外空间二、时间复杂度1. 概念一个算法所花费的时间与其中语句的执行次数成正比，故将算法中的基本操作的
转载
2023-07-17 21:47:45
65阅读
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
转载
2019-02-12 18:01:00
454阅读
点赞
1评论
使用递归(即深度优先搜索)来编写它可能更容易,因为这将简化中间状态的簿记.如果你想保持呼吸优先的方法,请确保状态列表支持有效删除第一个元素,即使用java.util.Queue,例如java.util.ArrayDeque.我提到这是因为最常用的List实现(即java.util. ArrayList)需要复制其整个内容以删除第一个元素,这使得如果列表很大,删除第一个元素非常昂贵.120 stat
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
转载
2024-05-16 12:34:03
235阅读
目录算法时间复杂度1.算法时间复杂度定义2.推导大O阶方法3.常数阶4.线性阶5.对数阶6.平方阶7.常见的时间复杂度 算法时间复杂度为了便于以后的学习与查询，所以有了这篇博客。博客内容参考《大话数据结构》——程杰。如有侵权，请联系删除。1.算法时间复杂度定义在进行算法分析时，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的变化情况而确定T(n)的数量级。算法的时间复杂度，
转载
2023-12-09 15:33:17
61阅读
数据结构之时间复杂度
原创
精选
2021-11-28 12:20:18
629阅读
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...
转载
2015-03-22 16:02:00
452阅读
2评论
ArrayList部分一共五篇文章了，并且引入了时间复杂度来分析，强烈建议大家一定要按顺序阅读，相关文章分别是：最近看了一下评论区里，大家都急着想要了解HashMap，先不要着急，要完整的了解HashMap的内部实现，我们还需要一些基础知识，有了这些基础知识，我们才能更好的理解HashMap，其实我们已经在不知不觉进入了数据结构的大门，为了以后让大家能更好的理解后续文章，本文我们先引入时间复杂度这
转载
2023-12-25 22:54:02
45阅读
1. 算法的时间复杂度 度量一个程序的（算法）执行时间的两种方法 1. 事后统计的方法：实际跑程序，看用了多长时间。 2. 事前估算的方法：通过分析某种算法的时间复杂度来判断。2. 时间频度 时间频度：一个算法花费的时间与算法中语句执行的次数成正比。一个算法中语句执行的次数称为语句频度或者时间频度。
转载
2023-09-01 09:25:47
60阅读
时间复杂度是指算法执行语句执行的次数。常见的时间复杂度有以下几种：描述时间复杂度常数阶O(1)对数阶O(logn)线性阶O(n)线性对数阶O(nlogn)平方阶O(n²)立方阶O(n³)n次方阶O(mⁿ)指数阶O(2ⁿ)阶乘阶O(n!) (1) O(1)O(1)是常量级时间复杂度的一种表示方法，并非只执行一行代码。代码执行时间不是随着n的增大而增大，这样的代码的时间复杂度都是O(1)。注
转载
2023-08-19 11:51:13
97阅读
//------------------>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
1923阅读
本文概述算法的复杂度是算法对于给定大小(n)的输入所需要的时间和/或空间量的度量。虽然算法的复杂度确实取决于特定因素, 例如：计算机的体系结构, 即抽象数据类型(ADT)编译器的硬件平台表示, 可以有效提高输入的基础算法大小的复杂度。尽管你会看到最重要的因素是底层算法的复杂性和输入的大小。在srcmini的博客” Python数据结构教程”中, 你可以在该博客中了解数据结构的基本概述以及Pytho
转载
2023-10-27 13:19:51
73阅读
链表（单链表）是一种通过指针将一组零散的内存块串联起来的数据结构，每个链表的结点除了存储的数据之外，还需要记录链上的下一个节点的地址链表的插入和删除（给定节点指针）时间复杂度O(1)，但遍历删除的时间复杂度是O(n)双向链表：每个结点不止有一个后继指针指向后面的结点，还有一个前驱指针指向前面的结点。在删除指定指针指向的节点时，时间复杂度仅为O(1)若链表是有序链表，那么查找时可以向前向后遍历，平均
转载
2023-10-27 12:02:51
340阅读
复杂度包括：时间复杂度和空间复杂度，它是用来衡量算法好坏的工具。时间复杂度：是一个数学函数，定量描述一个算法的运行时间。算法中的基本操作执行次数，为算法的时间复杂度。时间复杂度是将一个程序中，所有的基本指令执行的次数全部相加得到的一个函数。例：//由分析可知，该程序中数据规模n与基本操作次数的关系为：f(n)=3 * N^2 + 9 * N + 32
public static void func
转载
2023-08-16 23:54:53
148阅读
（一）概念： 时间频度：一个算法中的语句执行次数称为语句频度或时间频度；记为T(n)。 时间复杂度：若有某个辅助函数f(n),使得当n趋近于无穷大时，T（n)/f(n)的极限值为不等于零的常数，则称f(n)是T(n)的同数量级函数。*记作T(n)=O(f(n)),称O(f(n)) 为算法的渐进时间复杂度，简称时间复杂度。* 例子：T(n) = n^2 - n + 4,则当n趋于无穷大时，f(
转载
2024-07-25 20:15:33
75阅读
