时间空间复杂度的初步理解---后续补充

时间复杂度:算法需要执行的次数。 空间复杂度:算法需要消耗的内存空间大小。
《时间空间复杂度的初步理解---后续补充》 计算 1加到100 算法1:(1+100)*(100/2)  =5050                      时间复杂度 0(1) 因为只执行了一次。 算法2:(伪代码) for 循环 遍历 i++ 直到计算到100     时间复杂度 0(n) 执行了100次 算法3:(伪代码) 双重for 循环 —这里可能不太符合 1 加到 100 但为了理解如何计算使用另外一例:
for(int i = 0; i < n; i++){      
for(int j = 0; j < n; j++){         } } //时间复杂度O(n^
2) 也就是平方阶   算法4:这个目前没看懂怎么算的。 int i = 1, n = 100;

while(i < n){  i = i * 2 ;}

//设执行次数为x. 2^x = n 即x = log2n

//时间复杂度O(log2n)

 

    原文作者:算法小白
    原文地址: https://www.cnblogs.com/lanSeGeDiao/p/9178671.html
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