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时间复杂度是什么意思?算法复杂度的分类有哪些?

时间复杂度是什么意思?

在计算机科学中,时间复杂,又称时间复杂度,算法的时间复杂度是一个函数,它定描述该算法的运行时间。这是一个代表算法输入值的字符串的长度的函数。时间复杂度常用大O符号表述,不包括这个函数的低阶项和首项系数。使用这种方式时,时间复杂度可被称为是渐的,亦即考察输入值大小趋无穷时的情况。为了计算时间复杂度,我们通常会估计算法的操作单元数量,每个单元运行的时间都是相同的。因此,总运行时间和算法的操作单元数量最多相差一个常量系数。相同大小的不同输入值仍可能造成算法的运行时间不同,因此我们通常使用算法的最坏情况复杂度,记为T(n),定义为任何大小的输入n所需的最大运行时间。另一种较少使用的方法是均情况复杂度,通常有特别指定才会使用。时间复杂度可以用函数T(n) 的自然特加以分类,举例来说,有着T(n) =O(n) 的算法被称作“线时间算法”;而T(n) =O(M^n) 和M= O(T(n)) ,其中M≥n> 1 的算法被称作“指数时间算法”。

算法复杂度的分类有哪些?

算法复杂度分为时间复杂度和空间复杂度。其作用:时间复杂度是指执行算法所需要的计算工作量;而空间复杂度是指执行这个算法所需要的内存空间。(算法的复杂体运行该算法时的计算机所需资源的多少上,计算机资源最重要的是时间和空间(即寄存器)资源,因此复杂度分为时间和空间复杂度。)

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