以下是为您整理出来关于【算法时间复杂度与空间复杂度】合集内容，如果觉得还不错，请帮忙转发推荐。
原文链接：https://blog.csdn.net/zolalad/article/details/11848739通常，对于一个给定的算法，我们要做 两项分析。第一是从数学上证明算法的正确性，这一步主要用到形式化证明的方法及相关推理模式，如循环不变式、数学归纳法等。而在证明算法是正确的基础上，第二部就是分析算法的时间复杂度。算法的时间复杂度反映了程序执行时间随输入规模增长而增长的量级，在很大程度上能很好反映出算法的优劣与否。因此，作为程序员，掌握基...
判断题 1-1这题没法解释 1-2具体增长速度看，函数图像 红色 xlog(x^2) 黑色 x^2log(x)1-32^n 与 n^n ，n较小时2^n，具体看图1-4F(PTA得分答案：T)。100为常数 so，常数*logN 是 O(logN)的。 1-5F。1000为常数(NlogN)/常数 是 O(NlogN)的。 1-6F。当N的取值恰为logN = N的解， 则二者相等 1-7T。算法的时间复杂度未必与规模正相关
计算算法的时间所消耗的时间，一般有两个方案： 1.事后统计的方法,这个不可靠，1.想对算法所消耗时间进行测评，必须先依据算法的编制的程序让它实际运行 2.所测时间依赖与计算机的硬件软件等因素，有时容易掩盖算法本身的优势 2.事前统计的方法,人们通常采用的方法。一个高级语言编写的程序在计算机上运行所消耗的时间有4大因素：1.算法采用的策略、方法，2.编译代码的质量，3.硬件的执行指令的速度，4.问题的规模 时间复杂度： 一...
时间复杂度 小结: 空间复杂度 冒泡排序 ### 冒泡排序 (************) ### 时间复杂度：最差的情况：O(n^2) 最好的情况：O(n) 空间复杂度:O(1) 并没有开辟新的储存空间 def bubble_sort(li):for i in range(len(li)-1):flag = True #用于优化for j in range(len(li)-1-i):if li[j] > li[j+1]:li[j], li[j+1] = li[j+1], li[j]flag = Falseif flag:returnli = [7,5,4,6,3,8,2,9,1] bubble_sort(li) print(li) 选择排序 ### ...
T(n) = O(fn)所有代码的执行时间T(n)与每行代码的执行次数n成正比 大 O 时间复杂度实际上并不具体表示代码真正的执行时间，而是表示代码执行时间随数据规模增长的变化趋势，所以，也叫作渐进时间复杂度（asymptotic time complexity），简称时间复杂度。 时间复杂度分析只关注循环执行次数最多的一段代码 加法法则：总复杂度等于量级最大的那段代码的复杂度 乘法法则：嵌套代码的复杂度等于嵌套内外代码复杂度的乘积常量阶O(1) 一般...