然而以上定义仍然不能满足我们的需求
对于同一问题等规模的不同实例,计算成本不尽相同,甚至有实质差别
例如:
在平面上的n个点钟,找到所成三角形面积最小的三个点,
以蛮力算法为例,蛮力算法也就是暴力枚举
最坏情况下,需枚举所有C(n,3)种组合(即最后才找到那个面积最小的三角形)
但是运气好的话只需要找3个点就行
这样的例子还有很多
我们不能把命运寄托给运气
所以我们更应该关心的是最坏的情况
也就是取T(n)的最大值
在稍后我们会关注其他的性能 比如平均性能 分摊性能 但是
首当其冲的是关心最坏的情况
评判问题多种算法的优劣性时,常常受到很多因素的影响
如下图所示
而我们需要抽象出一个理想的平台和模型
比如说我们接下来要讨论的图灵机模型
网友评论