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Python_时间复杂度概念
阅读量:5902 次
发布时间:2019-06-19

本文共 340 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

时间频度:一个算法中的语句执行次数称为语句频度或时间频度,记为T(n)(T代表次数,n代表问题规模)

时间复杂度:呈现时间频度的变化规律,记为T(n)=O(f(n)) 指数时间:一个问题求解所需的执行时间m(n),依输入数据n呈指数倍成长(即 求解所需的执行时间呈指数倍成长)

常数时间:对一个算法,时间频度T(n)上界与输入的大小无关,记作O(1) 对数时间:算法为T(n)=O(log n),常见的对数时间的算法有二叉树的相关操作和二分搜索

线性时间:如果一个算法的时间复杂度为O(n),则称这个算法具有线性时间,即运行时间增加的大小与输入呈线性关系 空间复杂度:所占空间多少

转载于:https://www.cnblogs.com/Vera-y/p/9638556.html

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