（一）算法时间复杂度定义: 在进行算法分析时，语句总的执行次数T(n)是关于问题规模n的函数，进而分析T(n)随n的变化情况并确定T(n)的数量级。算法的时间复杂度，也就是算法的时间量度，记作：T(n)=O(f(n))。它表示随问题规模n的增大，算法执行时间的增长率和f(n)的增长率相同，称作算法的渐进时间复杂度，简称时间复杂度。其中f(n)是问题规模n的某个函数。 （二）分析一个算法的时间复杂度（推导大O阶）：1.用常数1取代运行时间中...
一，时间复杂度通常我们也不需要知道T(n)的确切大小，而只需要对其上界作出估计。比如说，如果存在正常数a、N 和一个函数f(n)，使得对于任何n > N，都有T(n) < a × f(n)我们就可以认为在n 足够大之后，f(n)给出了T(n)的一个上界。对于这种情况，我们记之为T(n) = O(f(n))这里的O 称作“大O 记号（Big-O notation）”。 如果存在正常数a、N 和一个函数g(n)，使得对于任何n > N，都有T(n) > a × g(n)我们就可以认为在n 足够大之后，g...
什么是算法： 间而言之算法（Algorithm）：一个计算过程，解决问题的方法 递归的两个特点： 调用自身 结束条件递归示例：def func(x):if x==0:print("我的小鲤鱼",end=‘‘)else:print("抱着",end=‘‘)func(x-1)print("的我",end="")func(5)递归示例一：我的小鲤鱼‘‘‘ 112358132134 输出长度为 n 的斐波那契数列 ‘‘‘ #方式一：while 循环 def fibo(num):a=1b=1i=1while i<=num:print(a,end="")a,b = b,a+bi+=1 # ...
转自：算法的最坏情况与平均情况如果一个程序运行多次，则有时候它会快点儿，有时候它会慢点儿。算法也一样，在输入1的情况下和输入2的情况下，其执行效率不一定一样。即算法会随着输入数据的不同而有秩序效率的不同，有时候会快点儿，有时候会慢点儿。例如，对一个已经排好序的序列进行排序就要相对容易一些。另外，输入规模的大小也影响算法的运行时间。例如，一个短的序列就比一个很长的序列容易排序。一般来说，我们希望获得一...
笔记-算法-复杂度 1. 算法复杂度简介算法复杂度用于衡量某一算法在时间和存储空间上的开销；一般情况下主要讨论时间开销； 2. 时间复杂度2.1. 时间复杂度定义在分析算法时间开销时，语句的执行次数t(n)*单条语句执行时间=总时间；单条语句执行时间一般设定为一个常数，而T(n)是关于问题规模n的函数，分析算法复杂度就是分析T(n)随n的变化情况并确定T(n)的数量级（在大规模事件中，数量级比具体数字重要得多）。常用算...
转载自：http://blog.csdn.net/sailor_8318/article/details/30543831~n无序数组时间复杂度为O(n)排序有1,2,....一直到n的无序数组，求排序算法，并且要求时间复杂度为O(n)，空间复杂度O(1)，使用交换，而且一次只能交换两个数.（华为）分析：数组的特点是值和下标满足一定的关系，以此作为交换的终止条件。但这个算法的时间复杂度如何证明是O(n)呢？ void sortOnorder1(int array[], int len){ int temp; for(int ...
1.算法时间复杂度的定义 算法的时间复杂度，也就是算法的时间量度，记作：T(n)=O(f(n))。 它表示随问题规模n的增大，算法执行时间的增长率和f(n)的增长率相同，称作算法的渐近时间 复杂度，简称为-时间复杂度。其中f(n) 是问题规模n的某个函数。这样用O()来体现算法时间复杂度的记法，我们称之为大O记法。一般情况，随着n的增大，T(n)增长最慢的算法为最优算法。 2.算法时间复杂度例子 2.1 常数阶 publicclass Agr {publicstaticvo...
1. 时间复杂度 时间复杂度是指程序运行从开始到结束所需要的时间。时间复杂度的计算一般比较麻烦，故在数据结构的研究中很少提及时间复杂度。为了便于比较同一个问题的不同算法，通常做法是，从算法中选取一种对于所研究的问题来说是基本操作的原操作，以该基本操作重复执行的次数做为算法的时间量度。基本操作应是其重复执行次数和算法时间成正比的原操作，多数情况下它是最深层循环内的语句中的操作。算法的执行次数还要随输...
算法的时间复杂度和空间复杂度合称为算法的复杂度。1.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...
?原文：https://www.cnblogs.com/kexinxin/p/11595225.html
当 n = 1 时，f(n) = 1; 当 n > 1 时，f(n) = 2*f(n/2) + n ；求f(n)的递归式首先为什么要求递归式呢？ 是因为在计算机中有些算法是使用递归方式实现，我们需要计算该递归方式的时间复杂度，来评定算法的优劣。下面我们来求f(n)的递归式，什么是递归式呢？就是等号左边只有f(n),等号右边只有关于n的表达式。看到f(n) = 2*f(n/2) + n 这个式子你想到了什么，是不是将f(n/2)变掉。如何将f(n/2) 变掉呢？可以假设 n = 2k ，那么 f(n) ...
复杂度分析什么是复杂度分析数据结构和算法解决是“如何让计算机更快时间、更省空间的解决问题”。因此需从执行时间和占用空间两个维度来评估数据结构和算法的性能。分别用时间复杂度和空间复杂度两个概念来描述性能问题，二者统称为复杂度。复杂度描述的是算法执行时间（或占用空间）与数据规模的增长关系。 为什么要进行复杂度分析和性能测试相比，复杂度分析有不依赖执行环境、成本低、效率高、易操作、指导性强的特点。掌握复杂...
复杂度图示复杂度小结O(n^2) 平方阶排序 -- 各类简单排序：直接插入、直接选择和冒泡排序。O(nlog2n) 线性对数阶排序 -- 快速排序、堆排序和归并排序；O(n1+§)) 排序，§ 是介于 0 和 1 之间的常数 -- 希尔排序O(n) 线性阶排序 -- 基数排序，此外还有桶、箱排序。内部排序和外部排序排序算法可以分为内部排序和外部排序。内部排序是数据记录在内存中进行排序。外部排序是因排序的数据很大，一次不能容纳全部的排序记录，在排序过程中...
题目如题：数组是一个常规一维数组，直接放代码，代码讲解见注解#include<stdio.h> void swap(int a[],int i,int j) {a[i]=a[i]+a[j]-(a[j]=a[i]); } void insert(int a[],int i,int n)//插入算法，每次把第i个数放到这个数组的最后面{int key=a[i];//插入算法的核心思想和插入排序当中是一样的，设定一个key，让key插入到最后面while(i<n){a[i]=a[i+1];++i;if(i+1==n)//当i处于数组最后一位的时候，停止循环break;}a[i]=key;//在数...
算法的运行时间复杂度分析，一般是求输入规模作为自变量，运行时间作为因变量的函数。并不是求所有语句执行的真实代价，是考虑算法运行时间的增长率（增长的量级），只求出公式中的最高次项，忽略低次项和系数。经常的情况是，输入规模相同，但某种输入会使算法的运行时间其他输入更长。所以算法的时间复杂度可能会有个定语修饰。 最坏情况下：某种输入下，运行时间最长的情况平均情况下：概率分布分析，算法时间复杂度的期望最好情...