算法复杂度

作者: bowen_wu | 来源:发表于2022-08-09 09:53 被阅读0次

概述

时间复杂度 => 执行算法所需要的计算工作量
空间复杂度 => 执行算法所需要的内存空间

复杂度描述符号

大 O 符号(Big O) => < => 一个算法的时间不会超过某个值
大 $\Omega$ 符号(Big Omega) => > => 一个算法的时间超过某个值
大 $\Theta$ 符号(Big Theta) => = => 一个算法的时间等于某个值

例子

T(n) = 4n² + 2n + 1

n = 1 时 => 4n² 是 2n 的2倍大
n = 500 时 => 4n² 是 2n 的1000倍大
2n对表达式值的影响可忽略不计
结论：T(n) = O(n²)

时间复杂度

在计算机科学中，算法的时间复杂度是一个函数，它定量描述了该算法的运行时间
以算法输入值规模n为自变量的函数 => T(n) = O(f(n))

时间复杂度比较

O(n!) > O(2ⁿ) > O(n³) > O(n²) > O(nlogn) > O(n) > O(logn) > O(1)

O(n² + n) -> O(n²)
O(logn + n) -> O(n)
O(5 * 2ⁿ + 1000 * n¹⁰⁰) -> O(2ⁿ)

评判时间复杂度

从数组中查找一个数

最好情况 => 目标值是数组第一个元素 => T(n) = O(1)
最坏情况 => 目标值是数组最后一个元素 => T(n) = O(n)
期望情况(平均情况) => T(n) = O(n)

时间复杂度计算

一般问题的时间复杂度计算

基本操作的时间复杂度
- 丢弃常数项
- 丢弃次要项
基本操作执行了多少次 => for/while循环：执行了多少次，时间复杂度就是多少
复合操作 => 加或乘

例子1

for(int i = 1; i < n; i++) {
   for(int j = i + 1; j <= n; j++) {
      System.out.println(j);
   }
}

T(n) = $\sum_{i=1}^{n-1}$ * $\sum_{j=i+1}^n$ * 1

计算 $\sum_{j=i+1}^n$ * 1 => 共有多少项 => n - (i + 1) + 1 = n - i
$\sum_{i=1}^{n-1}$ * $\sum_{j=i+1}^n$ * 1 => $\sum_{i=1}^{n-1}$ (n-i) => n-1 + n-2 + n-3 + ... + n-(n-1) => 1到n-1的和
T(n) = (1 + n - 1)(n - 1)/2 = n(n-1)/2
T(n) = O(n²)

例子2

for(int i = 1; i <= n; i = i * 2) {
   for(int j = 1; j <= n; j++) {
      System.out.println(j);
   }
}

第一个for循环 => 执行了t次 => 2^t = n => t = log₂n => O(logn)
第二个for循环 => $\sum_{i=1}^{n}$ => O(n)

T(n) = logn * $\sum_{i=1}^{n}$ * 1 = O(nlogn)

递归问题的时间复杂度计算

递归：在数学与计算机科学中，是指在函数的定义中使用函数自身的方法
一般表达(子问题的规模是一样的)：T(n) = aT(n/b) + f(n)
- 问题规模为n
- 分解为a个子问题，每个子问题的规模为n/b
- a个子问题递归地求解，求解花费时间为T(n/b)
- f(n)为问题分解和子问题解合并的代价

求函数表达式

好处是准确直观，但很多时候计算复杂，无法求出
常见手段：累加/累乘/迭代/一切数学工具

e.g. T(n) = 2T(n/2) + cn

T(n) = 2T(n/2) + cn
     = 2(2T(n/4) + cn/2) + cn
     = 4T(n/4) + 2cn
     = 4(2T(n/8) + cn/4) + 2cn
     = 8T(n/8) + 3cn
        ...
     = nT(n/n) + tcn

2^t = n
T(1) = O(1)
T(n) = nO(1) + cnlog₂n = nlogn

递归树

递归树 => 递归问题用树描述迭代展开的过程
递归树是一颗节点带权值的树，初始的递归树只有一个节点，它的权标记为T(n)。然后按照递归树的迭代规则不断进行迭代，每迭代一次递归树就增加一层，直到树中不再含有权值为函数的节点(即叶子节点为T(1))
在得到递归树后，将树中每层中的代价求和，得到每层代价，然后将所有层的代价求和，得到所有层次的递归调用的总代价 => 需要求共多少层，即树的深度

画递归树步骤

T(n) = aT(n/b) + f(n)

把根节点T(n)用根为f(n)(代价)、左节点为T(n/2)，右节点为T(n/2)的子树代替(以分解、合并子问题需要的代价为根，分解得到的子问题为叶的子树)
把叶节点按照第一步的方式继续展开。T(n/2)用根为f(n/2)、左节点为T(n/4)，右节点为T(n/4)的子树代替
反复按照第一步的方式迭代，每迭代一次递归树就增加一层，直到树中不再含有权值为函数的节点，即叶子节点为T(1)

主定理

子问题规模不一样时不可使用 => T(n) = aT(n/b) + n^c
比较log_ba与c的大小
1. log_ba > c => T(n) = n^log_ba
2. log_ba == c => T(n) = n^clogn
3. log_ba < c => T(n) = n^c

例子1 二分搜索

T(n) = T(n/2) + m

a = 1, b = 2, c = 0
log_ba = log₂1 = 0
n^c = m => c = 0
T(n) = O(n^clogn) = O(logn)

例子2 归并排序

T(n) = 2T(n/2) + O(n)

a = 2, b = 2, c = 1
log_ba = log₂2 = 1
T(n) = O(n^clogn) = O(nlogn)

经验性结论

递归问题的时间复杂度通常(并不总是)看起来形如O(branches^depth)
branches => 递归分支的总数
depth => 递归调用深度

例子1

int calculate(int n) {
    if(n <= 0) {
        return 1;
    }
    return calculate(n - 1) + calculate(n - 1);
}

递归树表达式 => T(n) = T(n-1) + T(n-1) + O(1) = 2T(n-1) + O(1)

画树

             1         ---> 1
            / \
           1   1       ---> 2
          / \ / \
         1  1 1  1     ---> 4
         ........
           T(1)

T(n) = 1 + 2 + 4 + 8 + ... + n = 等比数列前n项和 => S_n = a₁ * (1 - qⁿ) / (1 - q)
T(n) = O(2ⁿ)

例子2

int fact(int n) {
    if(n < 0) {
        return -1;
    } else if(n == 0) {
        return 1;
    } else {
        return n * fact(n - 1);
    }
}

递归树表达式 => T(n) = T(n - 1) + O(1)

例子3

int sum(Node node) {
    if(node == null) {
        return 0;
    }
    return sum(node.left) + node.value + sum(node.right);
}

设左子树占比 l，右子树占比 r，所以 l + r = 1
T(n) = T(ln) + T(rn) + O(1)

例子4

int fib(int n) {
    if(n <= 0) return 0;
    else if(n == 1) return 1;
    return fib(n - 1) + fib(n - 2);
}

T(n) = T(n - 1) + T(n - 2) + O(1) => O(2ⁿ) => 两侧树高度不同，根据数学表达式 => O(1.618ⁿ)

void allFib(int n) {
    for(int i = 0; i < n; i++) {
        System.out.println(i + ": " + fib(i));
    }
}

int fib(int n) {
    if(n <= 0) return 0;
    else if(n == 1) return 1;
    return fib(n - 1) + fib(n - 2);
}

T(n) = 1 + 2 + 4 + 8 + ... + 2^{n - 1} => O(2ⁿ)

void allFib(int n) {
    int[] memo = new int[n + 1];
    for(int i = 0; i < n; i++) {
        System.out.println(i + ": " + fib(i, memo));
    }
}

int fib(int n, int[] memo) {
    if(n <= 0) return 0;
    else if(n == 1) return 1;
    else if(memo[n] > 0) return memo[n];
    
    memo[n] = fib(n - 1, memo) + fib(n - 2, memo);
    return memo[n];
}

T(n) = O(n)

例子5

T(n) = nT(n - 1) + O(1) = n(n - 1)T(n - 2) + O(1) = n(n - 1)(n - 2)...2T(1) + O(1) = O(n!)

空间复杂度

时间复杂度不是衡量算法的唯一指标，还需要考虑空间复杂度
创建长度为n的数组，需要O(n)的空间
创建一个 m * n 的二位数组，需要O(m * n)的空间

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