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算法复杂度计算公式
什么叫
算法
的
复杂度
?
答:
时间
复杂度
和空间复杂度。1、时间复杂度
算法
的时间复杂度是指执行算法所需要的
计算
工作量。一般来说,计算机算法是问题规模n 的函数f(n),算法的时间复杂度也因此记做。T(n)=Ο(f(n))因此,问题的规模n 越大,算法执行的时间的增长率与f(n) 的增长率正相关,称作渐进时间复杂度(Asymptotic ...
什么是
算法
的时间
复杂度
?
答:
O(1)的
算法
需要1秒执行完毕。O(n)的算法需要10,000秒 ≈ 2.7小时 执行完毕。O(n2)的算法需要100,000,000秒 ≈ 3.17年 执行完毕。O(n!)的算法需要XXXXXXXX(系统的
计算
器已经算不出来了)。可见算法的时间
复杂度
影响有多大。所以O(1)和O(n)差了2.7小时,区别显而易见。
如何
计算
时间
复杂度
答:
如何
计算
时间
复杂度
定义:如果一个问题的规模是n,解这一问题的某一
算法
所需要的时间为T(n),它是n的某一函数 T(n)称为这一算法的“时间复杂性”。当输入量n逐渐加大时,时间复杂性的极限情形称为算法的“渐近时间复杂性”。我们常用大O表示法表示时间复杂性,注意它是某一个算法的时间复杂性。
算法
的
复杂度
如何衡量?
答:
时间
复杂度
和空间复杂度。1、时间复杂度
算法
的时间复杂度是指执行算法所需要的
计算
工作量。一般来说,计算机算法是问题规模n 的函数f(n),算法的时间复杂度也因此记做。T(n)=Ο(f(n))因此,问题的规模n 越大,算法执行的时间的增长率与f(n) 的增长率正相关,称作渐进时间复杂度(Asymptotic ...
算法
时间
复杂度
的
计算
答:
关于时间
复杂度
的
计算
是按照运算次数来进行的,比如1题:sum1(intn){intp=1,sum=0,m;//1次 for(m=1;m<=n;m++)//n+1次 {p*=m;//n次 sum+=p;}//n次 return(sum);//1次 } 最后总的次数为 1+(n+1)+n+n+1+1=3n+3 所以时间复杂度f(o)=n;(时间复杂度只管n的最...
算法
的时间
复杂度
如何
计算
?
答:
nlog2n)、Ο(n2)和Ο(n3)称为多项式时间,而Ο(2n)和Ο(n!)称为指数时间。
计算
机科学家普遍认为前者是有效
算法
,把这类问题称为P类问题,而把后者称为NP问题。这只能基本的计算时间
复杂度
,具体的运行还会与硬件有关。参考博客地址:http://blog.csdn.net/xingqisan/article/details/3206303 ...
算法
的时间
复杂度
定义
答:
不考虑系数,自然是O(n^3)另外,在时间
复杂度
中,log(2,n)(以2为底)与lg(n)(以10为底)是等价的,因为对数换底
公式
:log(a,b)=log(c,b)/log(c,a)所以,log(2,n)=log(2,10)*lg(n),忽略掉系数,二者当然是等价的二、
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...
如何
计算
一个
算法
的时间
复杂度
.
答:
求解
算法
的时间
复杂度
的具体步骤是:⑴ 找出算法中的基本语句;算法中执行次数最多的那条语句就是基本语句,通常是最内层循环的循环体。⑵
计算
基本语句的执行次数的数量级;只需计算基本语句执行次数的数量级,这就意味着只要保证基本语句执行次数的函数中的最高次幂正确即可,可以忽略所有低次幂和最高次...
如何判断
算法复杂度
?
答:
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) =0 (f (n) )。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。在
计算
时间复杂度的时候,先找出算法的...
三层循环的时间
复杂度计算
答:
在
计算算法
时间
复杂度
时有以下几个简单的程序分析法则:1.对于一些简单的输入输出语句或赋值语句,近似认为需要O(1)时间 2.对于顺序结构,需要依次执行一系列语句所用的时间可采用大O下"求和法则"求和法则:是指若算法的2个部分时间复杂度分别为 T1(n)=O(f(n))和 T2(n)=O(g(n)),则 T1(n)...
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