数据结构时间复杂度进阶篇

2019年2月25日 398次阅读 来源: 李聪卓

同一个问题可用不同的算法解决，而一个算法的质量优劣将影响到算法乃至程序的效率，算法的复杂度分为时间复杂度和空间复杂度。（算法的复杂性体现在运行该算法时的计算机所需资源的多少上，计算机资源最重要的是时间和空间资源，因此复杂度分为时间复杂制度和空间复杂度。）

    . 时间复杂度

    作用：时间复杂度是度量算法执行时间的长短；（时间复杂度简单的理解就是执行语句的条数。如果有循环和递归，则忽略简单语句，直接算循环和递归的语句执行次数）

    时间复杂度用大O渐进表示法表示

    时间复杂度的计算：

    1，找出执行语句的条数。 如果有循环和递归，则忽略简单语句，直接算循环和递归的语句执行次数；如果算法中有包含嵌套的循环，则执行次数通常是将两个循环次数相乘 ，如果算法中包含并列的循环，则将并且的相加；

    2， 将语句执行次数的数量级放入大Ο记号中；

        用常数1取代运行时间中的加法常数；
        在修改后的运行次数函数中，只保留最高阶项；
        如果最高项系数存在且不是1，则去除与这个项相乘的常数；

    . 空间复杂度

    作用：空间复杂度是度量算法所需存储空间的大小（算法的空间复杂度并不是计算实际占用的空间，而是计算整个算法的辅助空间单元的个数）记做S(n)=O(f(n))。
    简单理解就是算法执行时创建的变量（包括临时变量）个数

    ①忽略常数，用O(1)表示
    ②递归算法的空间复杂度=递归深度N*每次递归所要的辅助空间
    ③对于单线程来说，递归有运行时堆栈，求的是递归最深的那一次压栈所耗费的空间的个数，因为递归最深的那一次所耗费的空间足以容纳它所有递归过程。递归是要返回上一层的，所以它所需要的空间不是一直累加起来的

普通情况下的时间复杂度和空间复杂度：

int main()
{
    int i = 0;
    int j = 0;
    int count = 0;

    for (i = 0; i < n; i++)
    {
        for (j = 0; j < n; j++)
        {

            count++;
        }
    }//执行的次数是n*n

    for (i = 0; i < n; i++)
    {
        count++;
    }//执行的次数是n

    int sum = 10;

    while (sum--)
    {
        count++;
    }//执行的次数是10
    return 0;
}

语句的总执行次数：n^2+n+10
时间复杂度为 ：O(n^2)
空间复杂度为：O(1)

二分查找的时间复杂度空间复杂度：

int Binary_Search(int *dest,int len, int x)
{
    int left = 0;
    int right =len-1;

    while (left <= right)
    {
        int mid = left + (right - left) / 2;
        if (x == *(dest + mid))
        {
            return mid;
        }
        else if (x < *(dest + mid))
        {
            right = mid - 1;

        }
        else if (x > *(dest + mid))
        {
            left = mid + 1;
        }

    }//找到返回下标，没找到返回-1

    return -1;
}

 

《数据结构时间复杂度进阶篇》

这里写图片描述
由上图可以得出：
在最坏的情况下，二分查找需要查找的次数为log2N次,即就是二分查找的时间复杂度为O(log2N(2为底数，N为对数）)。

整个程序中所新创建变量个数为常数级的，所以空间复杂度即就是O(1)。

用递归实现的斐波那契数列的时间复杂度：

int fib_num(int x)
{
    if (x < 3)
        return 1;
    else
        return fib_num(x - 1) + fib_num(x - 2);
}

 

《数据结构时间复杂度进阶篇》
这里写图片描述
递归的总次数等于总的节点的个数2^h+1(h为层数)，当求第N个斐波那契数,他递归的总次数为 2^(N-1)+1，而递归的深度为二叉树的层数 h=N-1;
斐波那契数递归算法的时间复杂度为O(2^N)

递归有运行时堆栈，求的是递归最深的那一次压栈所耗费的空间的个数，因为递归最深的那一次所耗费的空间足以容纳它所有递归过程。递归是要返回上一层的，所以它所需要的空间不是一直累加起来的
fib(5)的最深递归层数为5，fib(N)的最深递归层数为N，
空间复杂度为:O(N)

循环法求斐波那契数

int fib_iteration(int n)
{
    int a = 1;
    int b = 1;
    int c = 1;
    if (n<2)
    {
        return n;
    }
    while (n>2)
    {
        c = a + b;
        a = b;
        b = c;
        n--;
    }
    return c;
}

 

循环的基本次数是n-1，所用的辅助空间是3，常数级别的，所以它的时间复杂O(n)
空间复杂度：O(1)
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作者：spaceman_c
来源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/spaceman_c/article/details/80455561?utm_source=copy
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    原文作者：李聪卓
    原文地址: https://www.cnblogs.com/licongzhuo/p/9789455.html
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