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关于数据结构中时间复杂度中的一个问题
乀Lan
2013-06-04 05:42:54
int i = 0, j = 0, m = 0;
for(i = 1; i < n; i++)
{
for(j = 1; j < i; j++)
{
for(m = 1; m < j; m++)
x = x + 1;----------------------1
}
}
问1的时间复杂度是多少?请帮忙分析一下..是分析哦.
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关于数据结构中时间复杂度中的一个问题
int i = 0, j = 0, m = 0; for(i = 1; i < n; i++) { for(j = 1; j < i; j++) { for(m = 1; m < j; m++) x = x + 1;----------------------1 } } 问1的时间复杂度是多少?请帮忙分析一下..是分析哦.
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bluewanderer
2013-06-04
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(1 + 1) * 1 + (1 + 2) * 2 + ... + (1 + n) * n 等差数列平方和如果没记错的话应该是N^3这个级别的。
llkevin13579
2013-06-04
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复杂度是O(n),因为第二个for没有作用
数据结构
——三分钟让你学会计算
时间复杂度
本篇博客将涉及
数据结构
中
时间复杂度
的相关知识,包括什么是
时间复杂度
,
时间复杂度
的计算,
时间复杂度
的对比等,也正式意味着开始进入
数据结构
板块的学习。算法效率分析有两种:一种是时间效率,一种是空间效率。时间效率被称为
时间复杂度
,空间效率就是空间复杂度,
时间复杂度
主要衡量
一个
算法的运行速度,而空间复杂度主要衡量
一个
算法所需的额外空间。三分钟让你学会计算
时间复杂度
!!!
算法与
数据结构
——
时间复杂度
详解与示例(C#,C++)
算法是解决
问题
的步骤,而
数据结构
则是组织和存储数据的方式。
一个
高效的算法往往需要配合合适的 data structure 来达到最佳性能。在实际编程
中
,我们需要根据
问题
的特点选择合适的算法和
数据结构
。掌握
时间复杂度
的计算和分析方法对于面试和实际编程都非常重要。本文从算法与
数据结构
概述、
时间复杂度
基本概念、
时间复杂度
分析方法、不同
数据结构
的
时间复杂度
示例以及如何通过算法优化来提高
时间复杂度
等方面进行了详细介绍。
数据结构
-关于
时间复杂度
与空间复杂度的总结
2. 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。2.
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。4.
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
。1.
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。3.
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。
数据结构
-
时间复杂度
一、常数操作: 常见固定时间的操作 1、常见算术运算+、-、*、/、 2、位运算 >>、>>>、 << 、 | 、 & 、^等 3、赋值、比较、自增、自减 4、数组寻址(可以通过计算偏移量直接获取第N位置的内容) 对比链表寻址(是没有办法直接计算得到第N位置的内容,所以它不是
一个
常数操作) 二、
时间复杂度
的概念 假设数据量为N的样本
中
,执行完整个流程,描述常数操作的数量关系。通常由O()表示,是一种渐进
时间复杂度
。 若存在函数 f(n),使得
数据结构
——
时间复杂度
时间复杂度
一、
时间复杂度
大O记法二、
时间复杂度
分析1、加法法则2、乘法法则3、除法法则4、减法法则三、常见
时间复杂度
四、最好、最坏、平均情况
时间复杂度
一、
时间复杂度
大O记法 T(n)=O(f(n)) 该公式
中
的O表示代码的执行总时间T(n)和其执行总次数f(n)成正比。这种表示法,称之为大O记法。大O记法T(n)=O(f(n)),表示随着代码执行的次数增长(减少),算法执行时间的增长率和f(n)的增长率相同,表示的是算法的渐近
时间复杂度
,简称
时间复杂度
。 我们通过下面这个例子,来看一下如何使用该公式; i
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