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算法的时间复杂度

一、定义:

     在进行算法分析是,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,也就是算法的时间量度,记作:T(n)=O(f(n))。他表示随问题规模n的增大,算法执行时间的增长率和f(n)的增长率相同,陈祚算法的渐进时间复杂度,简称时间复杂度。其中f(n)是问题规模n的某个函数。


1 T(n)增长最慢的算法为最优的算法


二 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,则去除这个项相乘的常数


三。

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