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数据结构之算法

算法

  算法——对特定问题求解步骤的描述

  特性:   输入——有0个或多个输入

      输出——有1个或多个输出

      有穷性

      确定性

      可行性

如何评价一个算法的好坏?

      正确的

      可读性高

      时间效率高

      存储空间小

算法时间复杂度

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,也就是算法的时间量度,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,称作算法的渐近时间复杂度,简称为时间复杂度。其中f(n)是问题规模n的某个函数。

 

推导大O阶方法

  1.

  用常数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,则去除与这个项相乘的常数。得到的结果就是大O阶。

 常见的时间复杂度如表:

      技术分享

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