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三、时间复杂度与空间复杂度

三、时间复杂度与空间复杂度

作者: 默默_David | 来源:发表于2020-05-25 22:47 被阅读0次

    数据结构目录

    1.算法的度量方法

    (1).事后统计方法:先设计并编写好,运行后统计时间

    缺陷:必须先耗费精力编写好;测试环境不同,结果不同

    (2).事前分析估算方法:在程序编写前,依据统计方法对算法进行估算

    (3).程序耗时的决定因素:

    ①.算法采用的策略、方案
    ②.编译产生的代码质量
    ③.问题的输入规模(输入规模是只输入量的多少)
    ④.机器执行指令的速度
    总结:抛开机器问题,一个程序的运行时间依赖于算法的好坏和问题的输入规模

    2.函数的渐近增长

    给定两个函数f(n)和g(n),如果存在一个整数N,使得对于所有的n>N,f(n)总是比g(n)大,那么,我们说f(n)的增长渐近快于g(n)

    判断一个算法的效率时,函数中的常数和其他次要项常常可以忽略,只需要关注最高项的阶数

    3.算法的时间复杂度

    在进行算法分析时,语句总的执行次数T(n)是关于问题规模n的函数,进而分析T(n)随n的变化情况并确定T(n)的数量级。算法的时间复杂度,也就是算法的时间量度,记作:T(n)=O(f(n))。它表示随着问题规模n的增大,算法执行时间的增长率和f(n)的增长率相同,称作算法的渐近时间复杂度,简称时间复杂度。其中f(n)是问题规模n的某个函数

    关键:执行次数 == 时间

    这种用大写O()来体现算法时间复杂度的记法,称之为大O记法

    一般情况下,随着输入规模n的增大,T(n)增长最慢的算法为最优算法

    4.推导大O阶方法

    (1).用常数1取代运行时间中的所有加法常数
    (2).在修改后的运行次数函数中,只保留最高阶项
    (3).如果最高阶项存在且不是1,则去除与这个项相乘的常数
    上面三步之后得到的最后结果就是大O阶

    5.常见的时间复杂度

    常用的时间复杂度所耗费的时间从小到大依次是:O(1)<O(logn)<(n)<O(nlogn)<O(n^2)<O(n^3)<O(2^n)<O(n!)<O(n^n)

    平均运行时间是期望的运行时间。最坏运行时间是一种保证,在应用中,这是一种罪重要的需求,通常除非特别指定,数据结构中提到的运行时间都是最坏情况的运行时间

    6.最坏情况与平均情况

    平均运行时间是期望的运行时间。最坏运行时间是一种保证,在应用中,这是一种罪重要的需求,通常除非特别指定,数据结构中提到的运行时间都是最坏情况的运行时间

    7.算法的空间复杂度

    算法的空间复杂度通过计算算法所需的存储空间实现,算法的空间复杂度的计算公式记作:S(n)=O(f(n)),其中n为问题的规模,f(n)为语句关于n所占存储空间的函数。
    通常,我们都是用“时间复杂度”来指运行时间的需求,用“空间复杂度”指空间需求
    当直接说“复杂度”时,通常指的是时间复杂度

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