演算法時間復雜度的表徵

1. 演算法的時間復雜度取決於什麼

演算法的時間復雜度取決於問題的規模，待處理數據的初態。

一個語句的頻度是指該語句在演算法中被重復執行的次數。演算法中所有語句的頻度之和記為T(n)，它是該演算法問題規模n的函數，時間復雜度主要分析T(n)的數量級。演算法中基本運算（最深層循環內的語句）的頻度與Tn)同數量級，因此通常採用演算法中基本運算的頻度fn)來分析演算法的時間復雜度3。

演算法的時間復雜度記為：T(n)= O(fn))式中，О 的含義是T(n)的數量級，其嚴格的數學定義是:若T(n)和fn)是定義在正整數集合上的兩個函數，則存在正常數C和n，使得當n≥no時，都滿足0≤T(n)≤Cfn)。

演算法的時間復雜度不僅依賴於問題的規模n，也取決於待輸入數據的性質（如輸入數據元素的初始狀態)。

2. 演算法時間復雜度指的是什麼

時間復雜性，又稱時間復雜度，演算法的時間復雜度是一個函數，它定性描述該演算法的運行時間。這是一個代表演算法輸入值的字元串的長度的函數。時間復雜度常用大O符號表述，不包括這個函數的低階項和首項系數。使用這種方式時，時間復雜度可被稱為是漸進的，亦即考察輸入值大小趨近無窮時的情況。

空間復雜性介紹

空間復雜性是指計算所需的存儲單元數量。隸屬於計算復雜性（計算復雜性由空間復雜性和時間復雜性兩部分組成）。演算法的復雜性是演算法運行所需要的計算機資源的量，需要時間資源量稱為時間復雜性，需要空間資源的量成為空間復雜性。

一個演算法的空間復雜度S(n)定義為該演算法所耗費的存儲空間，它也是問題規模n的函數。漸近空間復雜度也常常簡稱為空間復雜度。演算法的時間復雜度和空間復雜度合稱為演算法的復雜度。

3. O(n)是什麼

O(n)不是演算法，它是一個函數，是一個表徵演算法時間復雜度的一個函數。

計算機科學中，演算法的時間復雜度是一個函數，它定性描述了該演算法的運行時間。這是一個關於代表演算法輸入值的字元串的長度的函數。時間復雜度常用大O符號表述，不包括這個函數的低階項和首項系數。

使用這種方式時，時間復雜度可被稱為是漸近的，它考察當輸入值大小趨近無窮時的情況。

(3)演算法時間復雜度的表徵擴展閱讀：

演算法復雜度分為時間復雜度和空間復雜度。

其作用： 時間復雜度是指執行演算法所需要的計算工作量；

而空間復雜度是指執行這個演算法所需要的內存空間。（演算法的復雜性體現在運行該演算法時的計算機所需資源的多少上，計算機資源最重要的是時間和空間（即寄存器）資源，因此復雜度分為時間和空間復雜度）。

計算方法：

1、一般情況下，演算法中基本操作重復執行的次數是問題規模n的某個函數，用T(n)表示，若有某個輔助函數f(n)，使得T(n)/f(n)的極限值（當n趨近於無窮大時）為不等於零的常數，則稱f(n)是T(n)的同數量級函數。記作T(n)=O(f(n))，稱O(f(n)) 為演算法的漸進時間復雜度，簡稱時間復雜度。

分析：隨著模塊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，演算法的時間復雜度越低，演算法的效率越高。

2、在計算時間復雜度的時候，先找出演算法的基本操作，然後根據相應的各語句確定它的執行次數，再找出 T(n) 的同數量級，找出後，f(n) = 該數量級，若 T(n)/f(n) 求極限可得到一常數c，則時間復雜度T(n) = O(f(n))。

則該演算法的時間復雜度：T(n) = O(n^3) 註：n^3即是n的3次方。

3、在pascal中比較容易理解，容易計算的方法是：看看有幾重for循環，只有一重則時間復雜度為O(n)，二重則為O(n^2)，依此類推，如果有二分則為O(logn)，二分例如快速冪、二分查找，如果一個for循環套一個二分，那麼時間復雜度則為O(nlogn)。

4. 演算法的時間復雜度是什麼

執行一個演算法所耗費的時間，從理論上是不能算出來的，必須上機運行測試才能知道。但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。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，演算法中哪個語句的執行次數多，它花費的時間就多。

1.語句頻度在演算法中一個語句的執行次數稱為語句頻度或時間頻度，記為T（n）。

2）演算法的漸進時間復雜度一般情況下，演算法的執行時間T是問題規模n的函數，記作T（n）。要精確地表示演算法的運行時間函數常常是很困難的，即使能夠給出，也可能是個相當復雜的函數，函數的求解本身也是相當復雜的。為了客觀地反映一個演算法的執行時間，可以用演算法中基本語句的執行次數的數量級來度量演算法的工作量，稱作演算法的漸進時間復雜度，簡稱時間復雜度，通常用O來表示。

5. 演算法的時間復雜度是什麼

演算法的時間復雜度，是一個用於度量一個演算法的運算時間的一個描述，本質是一個函數。

根據這個函數能在不用具體的測試數據來測試的情況下，粗略地估計演算法的執行效率，換句話講時間復雜度表示的只是代碼執行時間隨數據規模增長的變化趨勢。

常用大O來表述，這個函數描述了演算法執行所要時間的增長速度，記作f(n)。演算法需要執行的運算次數（用函數表示）記作T(n)。存在常數 c 和函數 f(n)，使得當 n >= c 時 T(n) <= f(n)，記作 T(n) = O(f(n))，其中，n代表數據規模也就是輸入的數據。

時間復雜度如何計算

1、常量階：只要代碼的執行時間不隨 n 的增大而增長，這樣代碼的時間復雜度都記作 O(1)。或者說，一般情況下，只要演算法中不存在循環語句、遞歸語句，即使有成千上萬行的代碼，其時間復雜度也是Ο(1)。

2、線性階、n方階：一般情況下，如果循環體內循環控制變數為線性增長，那麼包含該循環的演算法的時間復雜度為O(n)，線性階嵌套線性階的演算法時間復雜度為O(nⁿ)，涉及下文乘法法則。

3、線性對數階：當一個線性階代碼段法嵌套一個對數階代碼段，該演算法的時間復雜度為O(nlogn)。

4、指數階和階乘階：根據函數，隨著n的增加，運行時間會無限急劇增加，因此效率非常低下。

6. 演算法的時間復雜度是指什麼

時間復雜性，又稱時間復雜度，演算法的時間復雜度是一個函數，它定性描述該演算法的運行時間。

這是一個代表演算法輸入值的字元串的長度的函數。時間復雜度常用大O符號表述，不包括這個函數的低階項和首項系數。使用這種方式時，時間復雜度可被稱為是漸進的，亦即考察輸入值大小趨近無窮時的情況。

相關介紹：

時間復雜度是同一問題可用不同演算法解決，而一個演算法的質量優劣將影響到演算法乃至程序的效率。演算法分析的目的在於選擇合適演算法和改進演算法。

空間復雜度是對一個演算法在運行過程中臨時佔用存儲空間大小的量度，記做S(n)=O(f(n))。比如直接插入排序的時間復雜度是O(n^2),空間復雜度是O(1) 。而一般的遞歸演算法就要有O(n)的空間復雜度了，因為每次遞歸都要存儲返回信息。一個演算法的優劣主要從演算法的執行時間和所需要佔用的存儲空間兩個方面衡量。

演算法的復雜性體現在運行該演算法時的計算機所需資源的多少上，計算機資源最重要的是時間和空間（即寄存器）資源，因此復雜度分為時間和空間復雜度。

7. 演算法的時間復雜度是指什麼

演算法的時間復雜度是指：執行程序所需的時間。

一般情況下，演算法中基本操作重復執行的次數是問題規模n的某個函數，用T(n)表示，若有某個輔助函數f(n)，使得當n趨近無窮大時。

T(n)/f(n)的極限值為不等於零的常數，則稱為f(n)是T(n)的同數量級函數。記作T(n)=O(f(n))，稱O(f(n))為演算法的漸進時間復雜度，簡稱時間復雜度。比如：

在 T(n)=4nn-2n+2 中，就有f(n)=nn，使得T(n)/f(n)的極限值為4，那麼O(f(n))，也就是時間復雜度為O(n*n)。

時間復雜度中大O階推導是：

推導大O階就是將演算法的所有步驟轉換為代數項，然後排除不會對問題的整體復雜度產生較大影響的較低階常數和系數。

有條理的說，推導大O階，按照下面的三個規則來推導，得到的結果就是大O表示法：運行時間中所有的加減法常數用常數1代替。只保留最高階項去除最高項常數。

其他常見復雜度是：

f(n)=nlogn時，時間復雜度為O(nlogn)，可以稱為nlogn階。

f(n)=n³時，時間復雜度為O(n³)，可以稱為立方階。

f(n)=2ⁿ時，時間復雜度為O(2ⁿ)，可以稱為指數階。

f(n)=n!時，時間復雜度為O(n!)，可以稱為階乘階。

f(n)=(√n時，時間復雜度為O(√n)，可以稱為平方根階。