算法 时间复杂度|空间复杂度
2015-05-02 14:37
204 查看
1.空间复杂度
算法中包含原操作次数的多少叫做算法的时间复杂度,用它来衡量一个算法的运行时间性能。
如果存在两个正常数c和n0,对于所有的 n>=n0,有| f(n) |<=c | T(n)|则称 f(n) 是 T(n) 的同数量级函数。把 T(n) 表示成数量级的形式为:T(n)=O(f(n))。称O(f(n)) 为算法的渐近时间复杂度,简称时间复杂度。
有时候,算法中基本操作重复执行的次数还随问题的输入数据集不同而不同,如在冒泡排序中,输入数据有序而无序,其结果是不一样的。此时,我们计算平均值。
常见的算法的时间 复杂度之间的关系为:
O(1)<O(log n)<O(n)<O(nlog n)<O(n2)<O(2n)<O(n!)<O(nn)
当 n 很大时,指数阶算法和多项式阶算法在所需时间上非常悬殊。因此,只要有人能将现有指数阶算法中的任何一个算法化 简为多项式阶算法,那就取得了一个伟大的成就。
2、空间复杂度
空间复杂度:算法所需存储空间的度量,记作:
S(n)=O( f(n) )
其中 n 为问题的规模。
一个算法所需存储空间:算法本身的存储空间、输入数据的存储空间、算法在运行过程中临时占用的存储空间。 如果额外空间相对于输入数据量来说是个常数,则称此算法是原地工作。
算法中包含原操作次数的多少叫做算法的时间复杂度,用它来衡量一个算法的运行时间性能。
如果存在两个正常数c和n0,对于所有的 n>=n0,有| f(n) |<=c | T(n)|则称 f(n) 是 T(n) 的同数量级函数。把 T(n) 表示成数量级的形式为:T(n)=O(f(n))。称O(f(n)) 为算法的渐近时间复杂度,简称时间复杂度。
有时候,算法中基本操作重复执行的次数还随问题的输入数据集不同而不同,如在冒泡排序中,输入数据有序而无序,其结果是不一样的。此时,我们计算平均值。
常见的算法的时间 复杂度之间的关系为:
O(1)<O(log n)<O(n)<O(nlog n)<O(n2)<O(2n)<O(n!)<O(nn)
当 n 很大时,指数阶算法和多项式阶算法在所需时间上非常悬殊。因此,只要有人能将现有指数阶算法中的任何一个算法化 简为多项式阶算法,那就取得了一个伟大的成就。
2、空间复杂度
空间复杂度:算法所需存储空间的度量,记作:
S(n)=O( f(n) )
其中 n 为问题的规模。
一个算法所需存储空间:算法本身的存储空间、输入数据的存储空间、算法在运行过程中临时占用的存储空间。 如果额外空间相对于输入数据量来说是个常数,则称此算法是原地工作。
相关文章推荐
- 算法复杂度,时间复杂度,空间复杂度 整理汇总
- 算法效率的度量方法,算法时间复杂度、空间复杂度计算
- 算法-时间复杂度、空间复杂度
- 算法(1)时间复杂度 和 空间复杂度
- [算法技术]算法的时间复杂度与空间复杂度
- 算法分析之时间复杂度与空间复杂度
- 算法的时间复杂度与空间复杂度
- 基础知识——算法复杂度 时间复杂度,空间复杂度简介
- 【数据结构与算法】时间复杂度的计算
- 【c/c++】算法的时间复杂度和空间复杂度
- 时间复杂度与空间复杂度
- 算法 时间复杂度|空间复杂度
- 速查表:惯用算法和时间复杂度
- 算法的时间复杂度和空间复杂度合称为算法的复杂度。
- 存储类型、ADT、纯C去引用、算法及设计原则、时间复杂度---基本概念
- 算法的时间复杂度和空间复杂度
- 时间复杂度与空间复杂度
- 一道看上去很吓人的算法面试题:如何对n个数进行排序,要求时间复杂度O(n),空间复杂度O(1)
- 算法复杂度精讲——算法时间复杂度的数学原理:从O(n(log(n))说起
- 算法的时间复杂度和空间复杂度