时间复杂度到底怎么算
答：时间复杂度的计算方法为T（n）=O（f（n））。时间频度T（n）中，n称为问题的规模，当n不断变化时，时间频度T（n）也会不断变化。但有时我们想知道它变化时呈现什么规律，为此我们引入时间复杂度的概念。算法的时间复杂度也就是算法的时间度量，记作：T（n）=O（f（n））。它表示随问题规模n...
答：时间复杂度算法记作: T（n）=O（f（n））。算法的时间复杂度，用来度量算法的运行时间，记作:T（n）=O（f（n））。它表示随着输入大小n的增大，算法执行需要的时间的增长速度可以用f（n）来描述。因为f（n）的增长速度是大于或者等于T（n）的，即T（n）=O（f（n））。所以我们可以用f（n...
答：1.介绍大O表示法的基本定义和使用方法，表示算法的时间复杂度。2.解释大O符号的含义，如O(1)、O(n)、O(n^2)等表达不同类型的时间复杂度。三、如何计算时间复杂度 1.分析算法的基本操作，确定每个操作的时间代价。2.根据算法执行次数最多的操作，确定算法的时间复杂度。3.介绍常见的时间复杂度计...
答：1. 一般情况下，算法的基本操作重复执行的次数是模块n的某一个函数f（n），因此，算法的时间复杂度记做：T（n）=O（f（n）） 分析：随着模块n的增大，算法执行的时间的增长率和f（n）的增长率成正比，所以f（n）越小，算法的时间复杂度越低，算法的效率越高。 2. 在计算时间复杂度的时候，...
答：1. 一般情况下，算法的基本操作重复执行的次数是模块n的某一个函数f（n），因此，算法的时间复杂度记做：T（n）=O（f（n））分析：随着模块n的增大，算法执行的时间的增长率和f（n）的增长率成正比，所以f（n）越小，算法的时间复杂度越低，算法的效率越高。2. 在计算时间复杂度的时候，先...
答：常见的算法时间复杂度包括：常数阶：O(1)。无论数据量大小，该算法执行时间相同。线性阶：O(n)。随着数据量的增加，算法执行的时间也会线性增长。对数阶：O(logn)。算法执行时间随着数据的增加而增长，但增长缓慢。平方阶：O(n^2)。算法执行时间与数据量平方成正比，增长较快。指数阶：O(2^n)。
答：1、先找出算法的基本操作，然后根据相应的各语句确定它的执行次数，再找出T（n）的同数量级（它的同数量级有以下：1，Log2n ，n ，nLog2n ，n的平方，n的三次方，2的n次方，n！），找出后，f（n）=该数量级，若T(n)/f(n)求极限可得到一常数c，则时间复杂度T（n）=O（f（n））。2...
答：空间复杂度(SpaceComplexity)是对一个算法在运行过程中临时占用存储空间大小的量度，记做S(n)=O(f(n))。比如直接插入排序的时间复杂度是O(n^2),空间复杂度是O(1)。而一般的递归算法就要有O(n)的空间复杂度了，因为每次递归都要存储返回信息。一个算法的优劣主要从算法的执行时间和所需要占用的...
答：），找出后，f(n) = 该数量级，若 T(n)/f(n) 求极限可得到一常数c，则时间复杂度T(n) = O(f(n))3.在pascal中比较容易理解，容易计算的方法是：看看有几重for循环，只有一重则时间复杂度为O(n)，二重则为O(n^2)，依此类推，如果有二分则为O(logn)，二分例如快速幂、二分查找，...
答：如何计算时间复杂度 定义：如果一个问题的规模是n，解这一问题的某一算法所需要的时间为T(n)，它是n的某一函数 T(n)称为这一算法的“时间复杂性”。当输入量n逐渐加大时，时间复杂性的极限情形称为算法的“渐近时间复杂性”。我们常用大O表示法表示时间复杂性，注意它是某一个算法的时间复杂性。
网友评论：
焦琴17693118370：
如何计算一个算法的时间复杂度 -
21906木泥
： 求解算法的时间复杂度的具体步骤是: 1、找出算法中的基本语句: 算法中执行次数最多的那条语句就是基本语句,通常是最内层循环的循环体. 2、计算基本语句的执行次数的数量级: (1)只需计算基本语句执行次数的数量级,这就意味着...
焦琴17693118370：
算法的时间复杂度怎样计算?举例子详细说明,谢谢. -
21906木泥
： for(i=0;i<m;i++) for(j=0;j<n;j++) 时间复杂度为m*n 在算法设计和数据结构里都有时间复杂度一说,所以要是真的想搞清楚的话,就是找几个例子自己好好对比一下,记住定义才是最关键的!
焦琴17693118370：
时间复杂度怎么算的,有公式吗 -
21906木泥
： 一个算法执行所耗费的时间,从理论上是不能算出来的,必须上机运行测试才能知道.但我们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.并且一个算法花费的时间与算法中语句...
焦琴17693118370：
怎么计算时间复杂度?? -
21906木泥
： 一般情况下,算法的基本操作重复执行的次数是模块n的某一个函数f(n),因此,算法的时间复杂度记做:T(n)=O(f(n)) 分析:随着模块n的增大,算法执行的时间的增长率和f(n)的增长率成正比,所以f(n)越小,算法的时间复杂度越低,算法的效率越高.在计算时间复杂度的时候,先找出算法的基本操作,然后根据相应的各语句确定它的执行次数,再找出T(n)的同数量级(它的同数量级有以下:1,Log2n ,n ,nLog2n ,n的平方,n的三次方,2的n次方,n!),找出后,f(n)=该数量级,若T(n)/f(n)求极限可得到一常数c,则时间复杂度T(n)=O(f(n)) 例:算法: for(i=1;i
焦琴17693118370：
时间复杂度log怎么算 -
21906木泥
： 如果程序运行的规模,每执行一次的规模是按等比例规模降低的,那么这个算法的时间复杂度就是logn的.
焦琴17693118370：
如何计算时间复杂度? -
21906木泥
： 时间复杂度 算法分析 同一问题可用不同算法解决,而一个算法的质量优劣将影响到算法乃至程序的效率.算法分析的目的在于选择合适算法和改进算法.一个算法的评价主要从时间复杂度和空间复杂度来考虑. 1、时间复杂度 (1)时间频度 ...
焦琴17693118370：
数据结构中运算时间复杂度是怎么计算的!到底是通过怎么样的工式运算出来的,还是通过其他方式运算的? -
21906木泥
：[答案] 1)时间频度 一个算法执行所耗费的时间,从理论上是不能算出来的,必须上机运行测试才能知道.但我们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.并且一个算法花费的时间与算法...
焦琴17693118370：
数据结构中 时间复杂度是如何计算的(详细点啊……) -
21906木泥
： 时间复杂度:基本操作重复执行的次数的阶数 T(n)=o(f(n)) 以下六种计算算法时间的多项式是最常用的.其关系为: O(1)<O(logn)<O(n)<O(nlogn) <O(n2)<O(n3) 指数时间的关系为: O(2n)<O(n!)<O(nn) 当n取得很大时,指数时间算法和多项式时间算法在所需时间上非常悬殊.例1:NXN矩阵相乘 for(i=1;i<=n;i++) for(j=1;j<=n;j++) {c[i][j]=0;for(k=1;k<=n;k++) c[i][j]=c[i][j]+a[i][k]*b[k][j]; } T(n)=n^3
焦琴17693118370：
如何对一个程序进行算法分析?时间复杂度怎么算? -
21906木泥
： 算法的复杂性是算法效率的度量,是评价算法优劣的重要依据.一个算法的复杂性的高低体现在运行该算法所需要的计算机资源的多少上面,所需的资源越多,我们就说该算法的复杂性越高;反之,所需的资源越低,则该算法的复杂性越低....
焦琴17693118370：
请问算法的时间复杂度是怎么计算出来的? -
21906木泥
： 首先假设任意一个简单运算的时间都是1,例如a=1;a++;a=a*b;这些运算的时间都是1.那么例如 for(int i=0;i<n;++i) {for(int j=0;j<m;++j)a++; //注意,这里计算一次的时间是1. } 那么上面的这个例子的时间复杂度就是 m*n再例如冒泡排序的时间复杂度是N*N;快排的时间复杂度是log(n).详细的情况,建议你看《算法导论》,里面有一章节,具体讲这个的.
