算法的复杂度入门。

算法的时间复杂度和空间复杂度合称为算法的复杂度. 1.时间复杂度 (1)时间频度 一个算法执行所耗费的时间,从理论上是不能算出来的,必须上机运行测试才能知道.但我们不可能也没有必要对每个算法都上机测试,只需知道哪个算法花费的时间多,哪个算法花费的时间少就可以了.并且一个算法花费的时间与算法中语句的执行次数成正比例,哪个算法中语句执行次数多,它花费时间就多.一个算法中的语句执行次数称为语句频度或时间频度.记为T(n). (2)时间复杂度 在刚才提到的时间频度中,n称为问题的规模,当n不断变化时,时

算法的时间复杂度和空间复杂度合称为算法的复杂度. 1.时间复杂度 (1)时间频度 一个算法执行所耗费的时间,从理论上是不能算出来的,必须上机运行测试才能知道.但我们不可能也没有必要对每个算法都上机测试,只需知道哪个算法花费的时间多,哪个算法花费的时间少就可以了.并且一个算法花费的时间与算法中语句的执行次数成正比例,哪个算法中语句执行次数多,它花费时间就多.一个算法中的语句执行次数称为语句频度或时间频度.记为T(n). (2)时间复杂度 在刚才提到的时间频度中,n称为问题的规模,当n不断变化时,时

比较排序算法分类 比较排序(Comparison Sort)通过对数组中的元素进行比较来实现排序. 比较排序算法(Comparison Sorts) Category Name Best Average Worst Memory Stability  插入排序  (Insertion Sorts) 插入排序 (Insertion Sort) n n2 n2 1 Stable 希尔排序 (Shell Sort) n n log2 n n log2 n 1 Not Stable  交换排序 (Exc

算法的复杂度 算法效率的度量是通过时间复杂度和空间复杂度来描述的. 一.时间复杂度 -个语句的频度是指该语句在算法中被重复执行的次数.算法中所有语句的频度之和记作T(n),它是该算法问题规模n的函数,时间复杂度主要分析T(n)的数量级.算法中的基本运算(最深层循环内的语句)的频度与T(n)同数量级,所以通常采用算法中基本运算的频度制来分析算法的时间复杂度.因此,算法的时间复杂度也记为: T(n)=O(f(n)) 上式中"O"的含义是T(n)的数量级,其严格的数学定义是:若T(n)和f(

算法是处理问题的步骤(就像错菜的菜谱) 算法的时间复杂度 和空间复杂度合成为算法的复杂度 时间复杂度 首先 提到一个 时间频度 T(n),一个算法中语句的执行次数 称为时间频度 也叫 语句频度 . 一个算法执行所耗费的时间,理论上说是能算出来的,必须上级测试才可以得到,但是没必要对所有个的算法都上机测试,我们只要知道哪个算法耗费的时间多,哪个算法耗费的时间少就可以了.在一个算法中,算法花费的时间与算法中语句的执行次数成正比,哪个算法中语句的执行次数多,那么他耗费的时间就多. 在刚才提到 T(n)

1.基于问题规模的复杂度计算方法 在考虑时间效率的时候,面临以下两个问题:输入规模以及步骤. 输入规模受很多因素影响:参数大小.参数类型(数组.元组的存取小绿是不同的),而且不同操作步骤(加减.判断)时间也不是相同的,为了方便计算,我们需要建立以下的假设: 假设从计算机取得任何变量的时间是相同的 假设基本操作时间恒定 接下来就可以考虑以下几种情况: 最好情况:何种输入会使得程序的运行时间最短? 最坏情况:何种输入会使得程序的运行时间最长? 平均情况 如果考虑平均情况的话,就要去设想问题输入规模的

素数的算法有很多种,现在主要讲两种算法及其改进版本的复杂度分析,解释性能提升的幅度.现以求100000内素数为例,两种算法分别是: 1．基础思路是去掉偶数,包括取模的范围,代码如下: print(2) for i in range(3,100000,2): for a in range(3,int(i*0.5)+1,2): if i%a == 0: break else: print(i,end = ' ')此两层循环的算法的复杂度为0.5n((n**0.5+1)/2) 2．应用一个素数定理:大

这个是每个学习算法都必须掌握的东西.不过感觉又不太好说的清楚. 大概扯一下.就是因为每个计算机的运行的速度都不一定相同.所以需要一个标准来判断一个程序跑的快慢. 比如一个简单的for循环.for(int i = 0; i < n; i++); 这个循环其实循环了n次.可能在不同的机器上跑的时间不同. 但是都一定会跑n次.所以用O(n)来表示这个循环的时间复杂度. 再举一个例子 for (int i = 0; i < n; i++) { for (int j = 0; j < n; j++

名称 数据对象 稳定性 时间复杂度 ?? 空间复杂度 描述 ?? ?? ?? 平均 最坏 ?? ?? 冒泡排序 数组 ?? (无序区,有序区).从无序区通过交换找出最大元素放到有序区前端. 选择排序 数组 ?? (有序区,无序区).在无序区里找一个最小的元素跟在有序区的后面.对数组:比较得多,换得少. ?? 链表 ?? ?? ?? ?? 插入排序 数组.链表 ?? (有序区,无序区).把无序区的第一个元素插入到有序区的合适的位置.对数组:比较得少,换得多. 堆排序 数组 ?? (最大堆,有序区)