[数据结构与算法]-算法时间复杂度

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,也就是算法的时间度量,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,简称为时间复杂度。其中f(n)是问题规模n的某个函数。

这样用大写的O()来体现算法事件复杂度的记法,我们称之为大O记法。

推导大O阶方法:

1.用常数1取代运行时间中的所有加法常数

2.在修改后的运行次数函数中,只保留最高阶项

3.如果最高阶项存在且不是1,则去除与这个项相乘的常数

得到的结果就是大O阶


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