时间复杂度

时间复杂度

n 为问题规模. 当 n 趋于无穷时, 若程序执行的次数 T(n)f(n) 为同阶的无穷大, 则称算法的时间复杂度 T(n) = O(f(n))

时间复杂度的求法: 对于一段代码, 设执行完毕需要m步, 然后设法寻找m与问题规模 n之间的等量关系(利用循环的边界条件). 示例如下

def fun(n):
    i = 0
    while n >= (i+1)**2:
        i += 1

分析 设执行完毕需要m次. 第m次时 (m+1)^2 略小于 n, 引入一个起修正作用的常数 C, 有 (m+1)^2+C = n,m+1 \approx \sqrt n, 也就是说时间复杂度为 O(\sqrt n)


参考资料

  1. 时间复杂度十道练习题目

    https://www.cnblogs.com/wangzheming35/p/12929095.html

  2. 时间复杂度和空间复杂度,大O表示法【数据结构和算法入门2】

    https://www.bilibili.com/video/BV14j411f7DJ?from=search&seid=333313584522830031

  3. 【时间复杂度】听说你觉得时间复杂度很复杂?不妨听听我的理解

    https://www.bilibili.com/video/BV18g4y1i729/?spm_id_from=333.788.videocard.0

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