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今天突然想到，分析算法复杂度时，元运算之间不同的时间差是怎么处理的？比如说赋值，比较，加法。他们的运行时间应当是有差别的，这种差别看似被忽略了，这样的合理性是什么？
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jenlyser 2010-10-29
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数据结构中不是有讲过,类似算法效率公式吗? 找书看看!
绿色夹克衫 2010-10-28
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指令执行值效率之间的差距，都是常数级的，换句话说，运行效率差个3、5倍都可以忽略不计，更别说30%，5%这种差别了。因为当算法复杂度不同时，随着n的增大，效率相差数百倍以至上万倍的情况太多了。
SRXHC138 2010-10-28
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[Quote=引用 3 楼 michael122 的回复:]
分析算法复杂度的时候，把这些都忽略了，假定一条指令花费同样多的常数时间
[/Quote]
忽略的合理性是什么啊？这些也是随着问题规模的增加而以最高阶的速度增加的啊，不理解
分析算法复杂度的时候，把这些都忽略了，假定一条指令花费同样多的常数时间
[/Quote]
忽略的合理性是什么啊？这些也是随着问题规模的增加而以最高阶的速度增加的啊，不理解
michael122 2010-10-28
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分析算法复杂度的时候，把这些都忽略了，假定一条指令花费同样多的常数时间
SRXHC138 2010-10-28
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[Quote=引用 1 楼 jiangwentong 的回复:]
那些只是次要因素，不同赋值的时间差别并不是影响一个算法时间复杂度的主要因素！撇开与计算机软硬件有关的因素，影响算法时间代价的最主要因素是问题规模。
要精确的表示算法的运行时间函数常常是很困难的，即使能给出，也是一个相当复杂的函数，函数的求解本身也是相当复杂的，为了客观的反映一个算法的执行时间，可以用算法中基本语句的执行次数来度量算法的工作量！
基本执行语句队算法运行时间的贡献最大，是……
[/Quote]
基本语句之间的差别呢？再说基本语句不就是元运算构成的吗？
那些只是次要因素，不同赋值的时间差别并不是影响一个算法时间复杂度的主要因素！撇开与计算机软硬件有关的因素，影响算法时间代价的最主要因素是问题规模。
要精确的表示算法的运行时间函数常常是很困难的，即使能给出，也是一个相当复杂的函数，函数的求解本身也是相当复杂的，为了客观的反映一个算法的执行时间，可以用算法中基本语句的执行次数来度量算法的工作量！
基本执行语句队算法运行时间的贡献最大，是……
[/Quote]
基本语句之间的差别呢？再说基本语句不就是元运算构成的吗？
buigege 2010-10-28
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那些只是次要因素，不同赋值的时间差别并不是影响一个算法时间复杂度的主要因素！撇开与计算机软硬件有关的因素，影响算法时间代价的最主要因素是问题规模。
要精确的表示算法的运行时间函数常常是很困难的，即使能给出，也是一个相当复杂的函数，函数的求解本身也是相当复杂的，为了客观的反映一个算法的执行时间，可以用算法中基本语句的执行次数来度量算法的工作量！
基本执行语句队算法运行时间的贡献最大，是算法中最重要的操作！
要精确的表示算法的运行时间函数常常是很困难的，即使能给出，也是一个相当复杂的函数，函数的求解本身也是相当复杂的，为了客观的反映一个算法的执行时间，可以用算法中基本语句的执行次数来度量算法的工作量！
基本执行语句队算法运行时间的贡献最大，是算法中最重要的操作！
