动态

当前位置/ 首页/ 动态/ 正文

时间复杂度和空间复杂度怎么算(时间复杂度)

导读 大家好,我是小十,我来为大家解答以上问题。时间复杂度和空间复杂度怎么算,时间复杂度很多人还不知道,现在让我们一起来看看吧!1、时间...

大家好,我是小十,我来为大家解答以上问题。时间复杂度和空间复杂度怎么算,时间复杂度很多人还不知道,现在让我们一起来看看吧!

1、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、 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、 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,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<=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,根据上面括号里的同数量级,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)。

本文到此讲解完毕了,希望对大家有帮助。