常用的算法的时间复杂度和空间复杂度

算法的时间复杂度和空间复杂度-总结 通常,对于一个给定的算法,我们要做 两项分析.第一是从数学上证明算法的正确性,这一步主要用到形式化证明的方法及相关推理模式,如循环不变式.数学归纳法等.而在证明算法是正确的基础上,第二部就是分析算法的时间复杂度.算法的时间复杂度反映了程序执行时间随输入规模增长而增长的量级,在很大程度上能很好反映出算法的优劣与否.因此,作为程序员,掌握基本的算法时间复杂度分析方法是很有必要的.       算法执行时间需通过依据该算法编制的程序在计算机上运行时所消耗的时间来度量

通常,对于一个给定的算法,我们要做 两项分析.第一是从数学上证明算法的正确性,这一步主要用到形式化证明的方法及相关推理模式,如循环不变式.数学归纳法等.而在证明算法是正确的基础上,第二部就是分析算法的时间复杂度.算法的时间复杂度反映了程序执行时间随输入规模增长而增长的量级,在很大程度上能很好反映出算法的优劣与否.因此,作为程序员,掌握基本的算法时间复杂度分析方法是很有必要的.       算法执行时间需通过依据该算法编制的程序在计算机上运行时所消耗的时间来度量.而度量一个程序的执行时间通常有两种

http://blog.csdn.net/zolalad/article/details/11848739 通常,对于一个给定的算法,我们要做 两项分析.第一是从数学上证明算法的正确性,这一步主要用到形式化证明的方法及相关推理模式,如循环不变式.数学归纳法等.而在证明算法是正确的基础上,第二部就是分析算法的时间复杂度.算法的时间复杂度反映了程序执行时间随输入规模增长而增长的量级,在很大程度上能很好反映出算法的优劣与否.因此,作为程序员,掌握基本的算法时间复杂度分析方法是很有必要的.      

一 算法的时间复杂度分析 (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,时间频度T(n)也会不断变化.但有时我们想

常用的排序算法的时间复杂度和空间复杂度 排序法 最差时间分析 平均时间复杂度 稳定度 空间复杂度 冒泡排序 O(n2) O(n2) 稳定 O(1) 快速排序 O(n2) O(n*log2n) 不稳定 O(log2n)~O(n) 选择排序 O(n2) O(n2) 稳定 O(1) 二叉树排序 O(n2) O(n*log2n) 不一顶 O(n) 插入排序 O(n2) O(n2) 稳定 O(1) 堆排序 O(n*log2n) O(n*log2n) 不稳定 O(1) 希尔排序 O O 不稳定 O(1) 1

常用的排序算法的时间复杂度和空间复杂度 常用的排序算法的时间复杂度和空间复杂度 排序法 最差时间分析 平均时间复杂度 稳定度 空间复杂度 冒泡排序 O(n2) O(n2) 稳定 O(1) 快速排序 O(n2) O(n*log2n) 不稳定 O(log2n)~O(n) 选择排序 O(n2) O(n2) 稳定 O(1) 二叉树排序 O(n2) O(n*log2n) 不一顶 O(n) 插入排序 O(n2) O(n2) 稳定 O(1) 堆排序 O(n*log2n) O(n*log2n) 不稳定 O(1)

常用的排序算法的时间复杂度和空间复杂度 排序法 最差时间分析 平均时间复杂度 稳定度 空间复杂度 冒泡排序 O(n2) O(n2) 稳定 O(1) 插入排序 O(n2) O(n2) 稳定 O(1) 选择排序 O(n2) O(n2) 稳定 O(1) 二叉树排序 O(n2) O(n*log2n) 不一顶 O(n) 快速排序 O(n2) O(n*log2n) 不稳定 O(log2n)~O(n) 堆排序 O(n*log2n) O(n*log2n) 不稳定 O(1) 希尔排序 O O 不稳定 O(1) 查

算法复杂度分为时间复杂度和空间复杂度. 其作用: 时间复杂度是指执行算法所需要的计算工作量: 而空间复杂度是指执行这个算法所需要的内存空间. (算法的复杂性体现在运行该算法时的计算机所需资源的多少上,计算机资源最重要的是时间和空间(即寄存器)资源,因此复杂度分为时间和空间复杂度). 简单来说,时间复杂度指的是语句执行次数,空间复杂度指的是算法所占的存储空间 时间复杂度 计算时间复杂度的方法: 用常数1代替运行时间中的所有加法常数 修改后的运行次数函数中,只保留最高阶项 去除最高阶项的系数 按数量

<算法的时间复杂度和空间复杂度合称为算法的复杂度> --->算法的时间复杂度 (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