文章目录
1 算法的时间复杂度定义2 推导大O阶方法2.1 常数阶2.2 线性阶2.3 对数阶2.4 平方阶2.5 立方阶 3 常见的时间复杂度排序4 算法空间复杂度5 常用算法的时间复杂度和空间复杂度1 算法的时间复杂度定义
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))。它表示随问题n的增大,算法执行时间的增长率和f(n)的增长率相同,称作算法的渐进时间复杂度,简称为时间复杂度。其中,f(n)是问题规模n的某个函数。
这样用大写O()来体现算法时间复杂度的记法,我们称之为大0记法。
2 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