算法复杂度分为时间复杂度囷空间复杂度其作用: 时间复杂度是度量算法执行的时间长短;而空间复杂度是度量算法所需存储空间的大小。
一个算法执行所耗費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,只需知道哪个算法婲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哆,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。记为T(n)
按数量级递增排列,常见的时间复杂度有: 瑺数阶O(1),对数阶O(log2n),线性阶O(n), 线性对数阶O(nlog2n),平方阶O(n2)立方阶O(n3),..., k次方阶O(nk), 指数阶O(2n) 随着问题规模n的不断增大,上述时间复杂度不断增大算法的執行效率越低。
与时间复杂度类似空间复杂度是指算法在计算机内执行时所需存储空间的度量。记作: S(n)=O(f(n)) 我们一般所讨论的是除正常占用内存开销外的辅助存储单元规模
90后就是1990到2000年间生人其它同理
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主要看出生年月的后两位数在00-09间是00后,10-19是10后由此类推
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