ky-算法分析

目录

• 一、算法复杂度
• • • • 1. 时间复杂度
      • 2. 空间复杂度
• 二、时间复杂度
• • • • 1.时间频度T(n)
      • 2.渐进时间复杂度O(f(n))
      • 3.大O推导

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一、算法复杂度

1. 时间复杂度

执行算法所需要的计算工作量。

2. 空间复杂度

执行这个算法所需要的内存空间。

二、时间复杂度

算法花费的时间与算法中语句的执行次数成正比例，语句执行次数越多，花费时间越多，时间复杂度越高。

1.时间频度T(n)

一个算法中的语句执行次数。

2.渐进时间复杂度O(f(n))

若有某个辅助函数f(n)，使得当n->∞，lim T(n)/f(n)=k，k!=0，则称f(n)是T(n)的同数量级函数。记作T(n)=O(f(n))。

3.大O推导

• 留下幂最高项
• 去掉最高项前面的系数
• 加法法则：总复杂度等于量级最大的那段代码的复杂度
• 乘法法则：嵌套代码的复杂度等于嵌套内外代码复杂度的乘积