1樓:
在「計算機演算法複雜性分析」課程
中,通常使用大 o 符號表述時間複雜內度。常見的有:
容(1)、o(n2):表示當 n 呈線性增長時,計算量按 n2 規律增大。該種演算法是效率最低的一種。
(2)、再例如:要在一個大小為 n 的整數陣列中,找到一個該陣列裡面的最大的一個整數,因此你需要把 n 個整數都掃描一遍,操作次數為 n,那麼該時間複雜度就是o(n)。
演算法複雜度中的o(n)、o(nlgn)、o(n^2)等是什麼意思
2樓:少年子桑
關於演算法的複雜度計算,初學者一開始便容易進入完全定量的思考之中,這是難以到達的。演算法複雜度在很多時候是對演算法執行的時間一個大概的定性(或者說大數)描述,因為很多時候無法精確地描述一條**究竟執行了多少時間。而任何一個演算法執行的大多時間都集中在某一主體迴圈之中,像for,while之類,主體迴圈的次數往往跟某個或多個輸入引數或環境變數有關。
像o(n)、o(nlgn)、o(n^2)之類描述都是圍繞主體迴圈次數和輸入引數或者環境變數的關係的。
下面舉一個例子,從給定的整型陣列中查詢與某一數相等的數的位置,顯然對於沒有排序的陣列而言,需要從陣列頭部開始向後遍歷比較,那麼這個主體遍歷迴圈就跟陣列的長度有關,即演算法複雜度為o(n)。
演算法時間複雜度的表示法o(n2)、o(n)、o(1)、o(nlogn)等是什麼意思?
3樓:匿名使用者
o(n2)表示關於n的2階無窮小量。當n線性增長時,計算量按n2規律增大。
o(1)表示計算量不變。
其它類似
4樓:匿名使用者
演算法的時間複雜度是一個函式,它定量描述了該演算法的執行時間。這是一個關於代表演算法輸入值的字串的長度的函式。時間複雜度常用大o符號表述,隨著模組n的增大,演算法執行的時間的增長率和 f(n) 的增長率成正比,所以 f(n) 越小,演算法的時間複雜度越低,演算法的效率越高.
例:演算法:
for(i=1; i<=n; ++i)
}則有 t(n) = n 的平方+n的三次方,根據上面括號裡的同數量級,我們可以確定 n的三次方 為t(n)的同數量級
則有 f(n) = n的三次方,然後根據 t(n)/f(n) 求極限可得到常數c
則該演算法的時間複雜度:t(n) = o(n^3)
c語言中的演算法裡,時間複雜度可以記為o(n平方)。字母o 表示什麼?
5樓:匿名使用者
計算機科來學中,算自法的時間複雜度是一個函式,它定量描述了該演算法的執行時間。這是一個關於代表演算法輸入值的字串的長度的函式。時間複雜度常用大o符號表述,不包括這個函式的低階項和首項係數。
代表「order of ...」(......階)的大 o,最初是一個大寫的希臘字母希臘字母'ο'(omicron),現今用的是大寫拉丁字母『o』。
6樓:本澤馬
大baio符號是用於描述函式漸du近行為的數zhi學符號,一般用來刻畫dao
被截斷的無窮級數剩餘版項權,最先由德國數論學家保羅·**曼在其著作《解析數論》引入,並在另外一個德國數論學家艾德蒙·朗道的著作中推廣,所以又稱為朗道符號。大o是"order of..." (......階)的意思,最初是一個大寫的希臘字母'o'(omicron),現在用的大寫的英文字母'o'。
以下哪個排序演算法的最壞時間複雜度是
對於排序 演算法，平均時間複雜度 插入排序 o n 2 氣泡排序 o n 2 選擇排序 o n 2 快速排序 o n log n 堆排序 o n log n 歸併排序 o n log n 基數排序 o n 希爾排序 o n 1.25 有一個時間複雜度的排列順序，依次為 1 log2n n nlog2...
時間複雜度的定義，C 中時間複雜度是什麼意思
1 時間複雜度 1 時間頻度 一個演算法執行所耗費的時間，從理論上是不能算出來的，必須上機執行測試才能知道。但我們不可能也沒有必要對每個演算法都上機測試，只需知道哪個演算法花費的時間多，哪個演算法花費的時間少就可以了。並且一個演算法花費的時間與演算法中語句的執行次數成正比例，哪個演算法中語句執行次數...
演算法時間複雜度與執行時間的關係演算法的空間複雜度於時間複雜度的關係？
我來舉個例子說明 比如一種排序演算法的時間複雜度是 o n 那麼執行時間就是正比於要素個數n,另一種排序演算法的時間複雜度是o n logn 那麼執行時間就正比於n logn 所以n足夠大的情況下，總是第一種演算法快.但是，如果n不是很大，那麼具體的運算時間並不一定都是前一種演算法快，比如剛才的第一...