时间复杂度经验之谈

;时间复杂度经验之谈

没有循环的代码称为常量阶(O(1)),常量阶不能是循环

大部分单重循环为线性阶O(n)

双重循环为平方阶O(n2)

三重循环为立方阶O(n3)

折半查找法为对数阶算法,如果一个一重循环不是常量阶,又不是线性阶,那么这个算法肯定是对数阶

;时间复杂度总结

;求解问题的规模即(多大的问题),语句频度(求解问题所需语句的总和)

时间复杂度(算法执行时间的增长率)如 确定的3次 而不是n次解决 那么时间复杂度为常量阶,如输出个helloworld,只要1次执行语句就能解决问题

如果不管执行语句执行怎么增长,但是增长到n次能解决的问题 属于线性阶问题,如单重循环只需要循环n次就能确保解决问题,即为线性阶

如果执行语句增长超过了n次,极为n2 平方阶的问题,常见的有双重循环肯定是最少n*n次语句才能解决问题 即为平方阶问题

如果执行语句的增长超过了n*n次即为n^(3) n*n*n次执行语句才能解决问题,这就是立方阶问题

常见的三重循环最少n*n*n次执行语句就属于立方阶问题啦

时间: 2024-09-30 14:31:09

时间复杂度经验之谈的相关文章

在O(n)时间复杂度内找到出现超过一半的数

#include<iostream> using namespace std; bool solver(const int a[],const int n, int & num) { if(NULL == a || 0>= n) return false; ////注意,是小写~ int count = 0; int com = a[0]; for(int i = 1;i<n;i++) { if(0 == count) { com = a[i]; count++; } el

数据结构——时间复杂度

分析算法的时间复杂度: 算法的时间复杂度就是反应了程序执行时间随着输入规模增长而增长的量级,这个标准可以很好的反映出算法的优劣性质. 算法的频度: 一个算法执行所耗费的时间完全可以以程序执行的次数进行估算,程序执行的次数越多,时间复杂度也就越复杂,也就是说算法花费的时间与算法中语句执行的次数成正比例,因此,一个算法中语句执行的次数可以叫做时间频度.记为T(n). 时间复杂度: 由于n表示规模,当n不断变化的时候,T(n)也会随之不断变化,当我们需要知道他的变化趋势的时候,就要引入时间复杂度.一般

如何计算时间复杂度

本文是转载的,原作者不详. 一.概念 时间复杂度是总运算次数表达式中受n的变化影响最大的那一项(不含系数) 比如:一般总运算次数表达式类似于这样: a*2^n+b*n^3+c*n^2+d*n*lg(n)+e*n+f a ! =0时,时间复杂度就是O(2^n); a=0,b<>0 =>O(n^3); a,b=0,c<>0 =>O(n^2)依此类推 eg: (1) for(i=1;i<=n;i++) //循环了n*n次,当然是O(n^2) for(j=1;j<=

leetcode链表--13、median-of-two-sorted-arrays(两个排序数组的中位数,时间复杂度)

题目描述 There are two sorted arrays A and B of size m and n respectively. Find the median of the two sorted arrays. The overall run time complexity should be O(log (m+n)). 题目解析:本题关键之处在于时间复杂度要求为O(log(m+n)),本题如果采用合并并排序两数组的方式,时间复杂度为O((m+n)*log(n+m))但是在牛客网上

【总结】Effective java经验之谈,类与接口

转载请注明出处:http://blog.csdn.NET/supera_li/article/details/44940563 Effective Java系列 1.Effective java经验之谈,创建和销毁对象 2.Effective java经验之谈,泛型 3.Effective java经验之谈,类与接口 4.Effective java经验之谈,通用方法 5.Effective java经验之谈,枚举,注解,方法,通用设计,异常 6.Effective java经验之谈,并发编程

时间复杂度

一概念 时间复杂度是总运算次数表达式中受n的变化影响最大的那一项(不含系数) 比如:一般总运算次数表达式类似于这样: a*2^n+b*n^3+c*n^2+d*n*lg(n)+e*n+f a ! =0时,时间复杂度就是O(2^n); a=0,b<>0 =>O(n^3); a,b=0,c<>0 =>O(n^2)依此类推 二.计算方法 1.一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

统计数组[1-n]中各个元素出现的次数,时间复杂度O(n),空间复杂度O(1),可改变数组结构

* 统计数组中每个元素出现的次数 * 数组长度为N,每个元素范围为[1,N]. * 统计各个元素出现的次数,要求时间复杂度为O(N),空间复杂度为O(1).可以修改数组中元素的值. * * 思路:遍历到每一个元素,将该(元素值 - 1)作为下标值,将该下标的元素赋值(若为正,赋值-1:若为负值,-1) * 最后,每个下标中存储的元素即为统计次数,而下标+1即为元素值. 代码: public static void main(String[] args) { // TODO Auto-genera

算法 笔记1 时间复杂度计算

评价一个算法的优劣应该从三个方面判断 1.时间复杂度 : 执行算法所耗费的时间,即时间复杂度 2.空间复杂度 : 执行算法所耗费的存储空间,主要是辅助空间 3.可读性和可操作性 : 算法应当易于理解,易于编程,易于调试等 时间复杂度 一般情况下,将算法所要求求解问题的输入量称为问题的规模,并用一个正整数n来表示 T(n)就是该算法的时间耗费,他是该算法所求问题规模n的函数 算法中基本操作重复执行的次数时问题规模n的某个函数f(n) 算法的时间量度记为: T(n) = O(F(n)) 时间复杂度的

项目经理多年的经验之谈

每个人都有不同的人生经历,但大都是人生中的生活经历.同样我也有很多和其他人一样的人生生活经历,因此在这里我就不谈生活经历啦.因为这非常的常见,而且还大都很相似.今天,我在这里就与大家分享一下多年来工作中的工作经验,人们常说人生经验宝贵,工作经验难的,我们都工作过,我们都有自己的工作经验,但是我今天所要描述的是一个学习计算机网络的学生到工作中后,从事一个完全不一样的专业方向发展.我这几年主要从事着医学软件系统,我就不多说了,我就分享一下我多年的项目经理经验之谈,希望对大家有用. 第一.项目实施前.