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上传时间: 2021-01-01
详细说明:在实现算法的时候,通常会从两方面考虑算法的复杂度,即时间复杂度和空间复杂度。顾名思义,时间复杂度用于度量算法的计算工作量,空间复杂度用于度量算法占用的内存空间。
本文将从时间复杂度的概念出发,结合实际代码示例分析算法的时间复杂度。
渐进时间复杂度
时间复杂度是算法运算所消耗的时间,因为不同大小的输入数据,算法处理所要消耗的时间是不同的,因此评估一个算运行时间是比较困难的,所以通常关注的是时间频度,即算法运行计算操作的次数,记为T(n),其中n称为问题的规模。
同样,因为n是一个变量,n发生变化时,时间频度T(n) 也在发生变化,我们称时间复杂度的极限情形称为算法的渐近时间复杂度,记为O(n)
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