时间复杂度

时间复杂度

老师的课件

我的理解

好像没有什么理解的了，就是课件上的内容

注意事项

1. big O表示法是去掉低阶项，以及高阶项系数后的表示方法，而且反映的是该算法在最差情况下的复杂度
2. big O 表示法不能反映出算法程序运行的具体时间，但是能够反映出算法程序与数据量之间的关系

讲解

会根据后面的例题进行讲解

等规模递归情况的时间复杂度（master公式）

如果递归的子问题是等规模的时候，算递归算法的时间复杂度可以直接套用master公式

假设递归的递推公式如下：

\(T(n)=aT(\frac{n}{a})+O(n^d)\)则时间复杂度有三种情况：

1. 如果\(\log_ba<d\) ， 则\(T(n)=O(n^d)\)

2. 如果\(\log_ba>d\) , 则\(T(n)=O(n^{\log_ba})\)

3. 如果\(\log_ba=d\) , 则\(T(n)=O(n^{d}*\log{n})\)