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  • 算法时间空间复杂度

    -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的变化情况并确定T(n)的数量级,算法的时间复杂度,也就是算法的时间量度,记作:T(n)=O(f(n))。它表示随问题规模n的增大,算法执行时间的增长率和f(n)的增长率相同,称作算法的渐进时间复杂度,简称时间复杂度。其中f(n)是问题规模n的某个函数。

      -这样用O()来体现算法复杂度的记法,我们称之为大O记法。

      -一般情况下,随着输入规模n的增大,T(n)增长最慢的算法为最优算法。

      -显然,由此算法时间复杂度的定义可知,我们的三个求和算法的时间复杂度分别是O(1), O(n),O(n^2).

    -推导大O阶方法

      -用常数1取代运行时间中的所有加法常数。在修改后的运行次数函数中,只保留最高阶项。如果最高阶项存在且不是一,则去除与这个项相乘的常数。得到最后的结果就是大O阶。

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