算法的時間復(fù)雜度是什么意思（算法的時間復(fù)雜度）

關(guān)于算法的時間復(fù)雜度是什么意思，算法的時間復(fù)雜度這個問題很多朋友還不知道，今天小六來為大家解答以上的問題，現(xiàn)在讓我們一起來看看吧！

1、"時間復(fù)雜度 （1）時間頻度 1個算法執(zhí)行所耗費的時間，從理論上是不能算出來的，必須上機運行測試才可以知道。

2、但我們不可能也木有必要對每一個算法都上機測試，只需知道哪個算法花費的時間多，哪個算法花費的時間少就可以了。

3、并且1個算法花費的時間與算法中語句的執(zhí)行次數(shù)成正比例，哪個算法中語句執(zhí)行次數(shù)多，它花費時間就多。

4、1個算法中的語句執(zhí)行次數(shù)稱為語句頻度或時間頻度。

5、記為T(n)。

6、 （2）時間復(fù)雜度 在剛才提到的時間頻度中，n稱為問題的規(guī)模，當(dāng)n不斷變化時，時間頻度T(n)也會不斷變化。

7、但有時我們想知道它變化時呈現(xiàn)啥規(guī)律。

8、為此，我們引入時間復(fù)雜度概念。

9、 一般情形下，算法中基本操作重復(fù)執(zhí)行的次數(shù)是問題規(guī)模n的某個函數(shù)，用T(n)表示，若有某個輔助函數(shù)f(n),使得當(dāng)n趨近于無窮大時，T（n)/f(n)的極限值為不等于零的常數(shù)，則稱f(n)是T(n)的同數(shù)量級函數(shù)。

10、記作T(n)=O(f(n)),稱O(f(n)) 為算法的漸進時間復(fù)雜度，簡稱時間復(fù)雜度。

11、 在各種不一樣算法中，若算法中語句執(zhí)行次數(shù)為1個常數(shù)，則時間復(fù)雜度為O(1),另外，在時間頻度不相同時，時間復(fù)雜度有可能相同，如T(n)=n^2+3n+4與T(n)=4n^2+2n+1它們的頻度不一樣，但時間復(fù)雜度相同，都為O(n^2)。

12、 按數(shù)量級遞增排列，常見的時間復(fù)雜度有： 常數(shù)階O(1),對數(shù)階O(log2n),線性階O(n), 線性對數(shù)階O(nlog2n),平方階O(n^2)，立方階O(n^3),...， k次方階O(nk),指數(shù)階O(2n)。

13、隨著問題規(guī)模n的不斷增大，上述時間復(fù)雜度不斷增大，算法的執(zhí)行效率越低。

14、2、空間復(fù)雜度 與時間復(fù)雜度類似，空間復(fù)雜度是指算法在計算機內(nèi)執(zhí)行時所需存儲空間的度量。

15、記作: S(n)=O(f(n)) 我們一般所討論的是除正常占用內(nèi)存開銷外的輔助存儲單元規(guī)模。

16、討論方法與時間復(fù)雜度類似，不再贅述。

17、"。

本文分享完畢，希望對大家有所幫助。

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