网上打字兼职正规网站,做防水保温怎么建网站,网站的话术,wordpress维护代码全文目录 算法的复杂度时间复杂度大O渐进表示法空间复杂度常见算法复杂度对比 算法的复杂度
算法在编写成可执行程序后#xff0c;运行时需要耗费时间资源和空间(内存)资源 。因此衡量一个算法的好坏#xff0c;一般是从时间和空间两个维度来衡量的#xff0c;即时间复杂度… 全文目录 算法的复杂度时间复杂度大O渐进表示法空间复杂度常见算法复杂度对比 算法的复杂度
算法在编写成可执行程序后运行时需要耗费时间资源和空间(内存)资源 。因此衡量一个算法的好坏一般是从时间和空间两个维度来衡量的即时间复杂度和空间复杂度。
时间复杂度主要衡量一个算法的运行快慢而空间复杂度主要衡量一个算法运行所需要的额外空间。在计算机发展的早期计算机的存储容量很小。所以对空间复杂度很是在乎。但是经过计算机行业的迅速发展计算机的存储容量已经达到了很高的程度。所以我们如今已经不需要再特别关注一个算法的空间复杂度。
时间复杂度
时间复杂度的定义 在计算机科学中算法的时间复杂度是一个函数它定量描述了该算法的运行时间。 一个算法执行所耗费的时间从理论上说是不能算出来的只有你把你的程序放在机器上跑起来才能知道。但是我们需要每个算法都上机测试吗是可以都上机测试但是这很麻烦所以才有了时间复杂度这个分析方式。一个算法所花费的时间与其中语句的执行次数成正比例算法中的基本操作的执行次数为算法的时间复杂度。
实际中我们计算时间复杂度时我们其实并不一定要计算精确的执行次数而只需要大概执行次数一般来说是使用大O的渐进表示法。
大O渐进表示法
大O符号Big O notation是用于描述函数渐进行为的数学符号。
推导大O阶方法
用常数1取代运行时间中的所有加法常数。在修改后的运行次数函数中只保留最高阶项。如果最高阶项存在且不是1则去除与这个项目相乘的常数。得到的结果就是大O阶。
每个算法中的情况不一样有的存在最好、平均和最坏情况
最坏情况任意输入规模的最大运行次数(上界)平均情况任意输入规模的期望运行次数最好情况任意输入规模的最小运行次数(下界)
例如在一个长度为N数组中搜索一个数据x
最好情况1次找到最坏情况N次找到平均情况N/2次找到
在实际中一般情况关注的是算法的最坏运行情况所以数组中搜索数据时间复杂度为 O ( N ) O(N) O(N)
空间复杂度
空间复杂度也是一个数学表达式是对一个算法在运行过程中临时占用存储空间大小的量度 。
空间复杂度不是程序占用了多少bytes的空间因为这个也没太大意义所以空间复杂度算的是变量的个数。
空间复杂度计算规则基本跟实践复杂度类似也使用大 O O O渐进表示法。
注意 函数运行时所需要的栈空间(存储参数、局部变量、一些寄存器信息等)在编译期间已经确定好了因此空间复杂度主要通过函数在运行时候显式申请的额外空间来确定。 常见算法复杂度对比
