算法时间复杂度和空间复杂度

一。时间复杂度

 

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,今儿分析T(n)随n的变化情况并确定T(n)的数量。算法的时间复杂度,也就是算法的时间量度,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,称作算法的渐近时间复杂度,简称时间复杂度。其中f(n)是问题规模n的某个函数。

 

O(1)  常数阶

O(n)  线性阶

O(n2)   平方阶

1.推导大O阶方法

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

 

    原文作者:算法小白
    原文地址: https://www.cnblogs.com/karcylee/p/3973653.html
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