3.3 数据结构时间复杂度和空间复杂度计算

iphone11大小尺寸是多少？苹果iPhone11和iPhone13的区别是什么？

警方通报辅警执法直播中被撞飞：犯罪嫌疑人已投案

2023-03-02 23:14:13 来源：博客园

(资料图片仅供参考)

算法分为两种一种空间效率一种时间效率随着计算器在发展空间效率不再说明时间复杂度=代码运算次数入口

实际中我们计算时间复杂度时，我们其实并不一定要计算精确的执行次数，而只需要大概执行次数，那么这里我们使用大O的渐进表示法。大O符号（Big O notation）：是用于描述函数渐进行为的数学符号。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，则去除与这个项目相乘的常数。得到的结果就是大O阶。

通过上面我们会发现大O的渐进表示法去掉了那些对结果影响不大的项，简洁明了的表示出了执行次数。

另外有些算法的时间复杂度存在最好、平均和最坏情况：最坏情况：任意输入规模的最大运行次数(上界)平均情况：任意输入规模的期望运行次数最好情况：任意输入规模的最小运行次数(下界)例如：在一个长度为N数组中搜索一个数据x最好情况：1次找到最坏情况：N次找到平均情况：N/2次找到

在实际中一般情况关注的是算法的最坏运行情况，所以数组中搜索数据时间复杂度为O(N)冒泡排序的时间顺序二分法

3.3 数据结构 时间复杂度 和空间复杂度 计算