数据结构算法的时间复杂度

数据结构算法的时间复杂度

按照分析惯例，假设所有单一运算的时间复杂度均为1 x=n; ......1while(x>=(y+1)*(y+1)) ......4(两次加法、1次乘法、1次比较) y=y+1 ......1 时间复杂度 = 1 + (4 + 1) x 循环次数 循环次数是由n和y的初始值决定的，假设循环次数为N，y的初始值为y0，y的结束状态为yn，有 x <(yn + 1)*(yn + 1) ......假设y的初始值为整数，则yn为满足该式的最小整数 N = (yn - y0) / 1 ......因为每次循环y的递增量为11式简化为 x = (yn + 1)*(yn + 1)，可得：yn = n^(1/2) - 1所以N = n^(1/2) - 1 - y0采用大O表示法，仅考虑最高次项，则求N的复杂度为O(n^(1/2)) 进而求得你这3行代码的总体复杂度 = 1 + (4 + 1) x O(n^(1/2)) 由于已知的常数项及非最高次项通常会被忽略（大O精神），所以总时间复杂度为O(n^(1/2))

数据结构时间复杂度

时间复杂度常用大O符号表述，不包括这个函数的低阶项和首项系数。使用这种方式时，时间复杂度可被称为是渐近的，它考察当输入值大小趋近无穷时的情况。

——时间复杂度的定义。

数据结构中的时间复杂度和空间复杂度怎么样理解？

时间复杂度和空间复杂度其实就是所耗时间与空间关于输入数据规模的函数一般输入数据规模越大，所耗时间和空间就越多如果所耗时间与数据规模成正比时间复杂度就是o(n）如果所耗时间与数据规模的平方成正比时间复杂度就是o(n^2）同理有o(n^3）o(n^4）o(nlogn）o(2^n）等复杂度空间复杂度跟时间复杂度的意思是一样的

数据结构的时间复杂程度是怎么算的啊

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.计算方法1. 一般情况下，算法的基本操作重复执行的次数是模块n的某一个函数f（n），因此，算法的时间复杂度记做：T（n）=O（f（n）） 分析：随着模块n的增大，算法执行的时间的增长率和f（n）的增长率成正比，所以f（n）越小，算法的时间复杂度越低，算法的效率越高。 2. 在计算时间复杂度的时候，先找出算法的基本操作，然后根据相应的各语句确定它的执行次数，再找出T（n）的同数量级（它的同数量级有以下：1，Log2n ，n ，nLog2n ，n的平方，n的三次方，2的n次方，n！），找出后，f（n）=该数量级，若T(n)/f(n)求极限可得到一常数c，则时间复杂度T（n）=O（f（n）） 例：算法： for（i=1;i<=n;++i） 　{for(j=1;j<=n;++j){c[ i ][ j ]=0; //该步骤属于基本操作 执行次数：n的平方 次for(k=1;k<=n;++k)c[ i ][ j ]+=a[ i ][ k ]*b[ k ][ j ]; //该步骤属于基本操作 执行次数：n的三次方 次}} 则有 T（n）= n的平方+n的三次方，根据上面括号里的同数量级，我们可以确定 n的三次方 为T（n）的同数量级 则有f（n）= n的三次方，然后根据T（n）/f（n）求极限可得到常数c则该算法的 时间复杂度：T（n）=O（n的三次方）3.分类按数量级递增排列，常见的时间复杂度有： 常数阶O(1),对数阶O(log2n),线性阶O(n), 线性对数阶O(nlog2n),平方阶O(n2)，立方阶O(n3),...， k次方阶O(nk), 指数阶O(2n) 。

随着问题规模n的不断增大，上述时间复杂度不断增大，算法的执行效率越低。

数据结构中的时间复杂度咋理解呀，求援助

时间复杂度：随着输入规模的增大，计算所需的时间的增长方式。记住这只是增长方式，并不是一个严格的函数。

所以对于O（n2） 的时间复杂度，随着n增长，那么计算问题所需的时间的增长方式是二次函数。

对于其他的表示方法是类似的解释。再举一个例子，如果你计算时间复杂度的时候，算出来是 O(n2) + O(n3), 那么时间复杂度则是O(n3).因为当n很大的时候，二次函数的值会比三次函数少的非常多以至于可以忽略不计。所以它本质上是所需时间的增长方式。记住这个增长方式，很有利于理解的。

数据结构 时间复杂度

外层循环范围为i从1到n - 1内层循环范围为j 从1 到i- 1这样可以计算出循环执行的次数为：(n-2)(n-1)/2当n趋于无穷大时，这个次数的无穷大阶次等于n的平方，也就是说，时间复杂度问为O(n^2)