时间复杂度(计算方法,如果计算,及其解释) 时间复杂度的计算。

\u5173\u4e8e\u65f6\u95f4\u590d\u6742\u5ea6\uff0c\u6211\u4e0d\u61c2\u4ed6\u7684\u8ba1\u7b97\u516c\u5f0f\u3002

\u5d4c\u5957\u5faa\u73af\uff0c\u4f8b\u5982

for i:=1 to n do
for j:=1 to n do

\u5bf9\u4e8ei=1,2,3...n\u4e2d\u7684\u6bcf\u4e00\u4e2a\u503c\uff0cj\u90fd\u4ece1\u904d\u5386\u5230\u4e86n\uff0c\u6240\u4ee5\u4e00\u5171\u8fd0\u884c\u4e86 n*n\u6b21

1.\u65f6\u95f4\u590d\u6742\u5ea6O(n^2)
2.\u65f6\u95f4\u590d\u6742\u5ea6O(n^2)
3.\u65f6\u95f4\u590d\u6742\u5ea6O(n^2)
4.\u65f6\u95f4\u590d\u6742\u5ea6O(n)
5.\u65f6\u95f4\u590d\u6742\u5ea6O(n^3)

\u4e00\u822c\u6765\u8bf4\uff0c\u65f6\u95f4\u590d\u6742\u5ea6\u662f\u603b\u8fd0\u7b97\u6b21\u6570\u8868\u8fbe\u5f0f\u4e2d\u53d7n\u7684\u53d8\u5316\u5f71\u54cd\u6700\u5927\u7684\u90a3\u4e00\u9879(\u4e0d\u542b\u7cfb\u6570)
\u6bd4\u5982\uff1a\u4e00\u822c\u603b\u8fd0\u7b97\u6b21\u6570\u8868\u8fbe\u5f0f\u7c7b\u4f3c\u4e8e\u8fd9\u6837\uff1a
a*2^n+b*n^3+c*n^2+d*n*lg(n)+e*n+f
a0\u65f6\uff0c\u65f6\u95f4\u590d\u6742\u5ea6\u5c31\u662fO(2^n);
a=0,b0 =>O(n^3);
a,b=0,c0 =>O(n^2)\u4f9d\u6b64\u7c7b\u63a8

\u90a3\u4e48\uff0c\u603b\u8fd0\u7b97\u6b21\u6570\u53c8\u662f\u5982\u4f55\u8ba1\u7b97\u51fa\u7684\u5462\uff1f
\u4e00\u822c\u6765\u8bf4\uff0c\u6211\u4eec\u7ecf\u5e38\u4f7f\u7528for\u5faa\u73af\uff0c\u5c31\u50cf\u521a\u624d\u4e94\u4e2a\u9898\uff0c\u6211\u4eec\u5c31\u4ee5\u5b83\u4eec\u4e3a\u4f8b
1.\u5faa\u73af\u4e86n*n\u6b21\uff0c\u5f53\u7136\u662fO(n^2)
2.\u5faa\u73af\u4e86(n+n-1+n-2+...+1)\u2248(n^2)/2\uff0c\u56e0\u4e3a\u65f6\u95f4\u590d\u6742\u5ea6\u662f\u4e0d\u8003\u8651\u7cfb\u6570\u7684\uff0c\u6240\u4ee5\u4e5f\u662fO(n^2)
3.\u5faa\u73af\u4e86(1+2+3+...+n)\u2248(n^2)/2,\u5f53\u7136\u4e5f\u662fO(n^2)
4.\u5faa\u73af\u4e86n-1\u2248n\u6b21\uff0c\u6240\u4ee5\u662fO(n)
5.\u5faa\u73af\u4e86(1^2+2^2+3^2+...+n^2)=n(n+1)(2n+1)/6(\u8fd9\u4e2a\u516c\u5f0f\u8981\u8bb0\u4f4f\u54e6)\u2248(n^3)/3\uff0c\u4e0d\u8003\u8651\u7cfb\u6570\uff0c\u81ea\u7136\u662fO(n^3)

\u53e6\u5916\uff0c\u5728\u65f6\u95f4\u590d\u6742\u5ea6\u4e2d\uff0clog(2,n)(\u4ee52\u4e3a\u5e95)\u4e0elg(n)(\u4ee510\u4e3a\u5e95)\u662f\u7b49\u4ef7\u7684\uff0c\u56e0\u4e3a\u5bf9\u6570\u6362\u5e95\u516c\u5f0f\uff1a
log(a,b)=log(c,b)/log(c,a)
\u6240\u4ee5\uff0clog(2,n)=log(2,10)*lg(n),\u5ffd\u7565\u6389\u7cfb\u6570\uff0c\u4e8c\u8005\u5f53\u7136\u662f\u7b49\u4ef7\u7684

\u5982\u679c\u8fd8\u4e0d\u660e\u767d\u5c31\u5728QQ\u4e0a\u8bf4\u5427\uff0c786453572

时间复杂度  1. 算法复杂度分为 时间复杂度和空间复杂度。
  作用: 时间复杂度是度量算法执行的时间长短;而空间复杂度是度量算法所需存储空间的大小。
  2. 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。
  3. 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,在找出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<=n;++i)
  {
  for(j=1;j<=n;++j)
  {
  c[ i ][ j ]=0; //该步骤属于基本操作 执行次数:n的平方 次
  for(k=1;k<=n;++k)
  c[ i ][ j ]+=a[ i ][ k ]*b[ k ][ j ]; //该步骤属于基本操作 执行次数:n的三次方 次
  }
  }
  则有 T(n)= n的平方+n的三次方,根据上面空号里的同数量级,我们可以确定 n的三次方 为T(n)的同数量级
  则有f(n)= n的三次方,然后根据T(n)/f(n)求极限可得到常数c
  则该算法的 时间复杂度:T(n)=O(n的三次方)

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