关于时间复杂度

（2）时间复杂度

在刚才提到的时间频度中，n称为问题的规模，当n不断变化时，时间频度T(n)也会不断变化。但有时我们想知道它变化时呈现什么规律。为此，我们引入时间复杂度概念。

一般情况下，算法中基本操作重复执行的次数是问题规模n的某个函数，用T(n)表示，若有某个辅助函数f(n),使得当n趋近于无穷大时，T（n)/f(n)的极限值为不等于零的常数，则称f(n)是T(n)的同数量级函数。记作T(n)=Ｏ(f(n)),称Ｏ(f(n)) 为算法的渐进时间复杂度，简称时间复杂度。

在各种不同算法中，若算法中语句执行次数为一个常数，则时间复杂度为O(1),另外，在时间频度不相同时，时间复杂度有可能相同，如T(n)=n2+3n+4与T(n)=4n2+2n+1它们的频度不同，但时间复杂度相同，都为O(n2)。[/color][/color]

上面是在BAIDU上搜的，看不明白
哪位能用通俗点的讲讲时间复杂度到底什么意思怎么计算的最好举个例子帮帮忙谢谢！

10 个解决方案

#1

0层循环复杂度是O(1)
一层循环复杂度是O(n)
二层循环复杂度是O(n^2)
。。。
还有指数，对数一类的的。。

我也感觉书上写的太复杂了，，看不明白，不是成纯数学了吗。。
不多见的多了，慢慢就明白了

#2

看看算法导论

#3

就是说从运行时间这个角度来考核，你的算法有多复杂。

#4

1楼上的不错呵呵

本人开了个关于编程学习的论坛欢迎大家捧场
www.bbs.cxrs.net

#5

處理時間的復雜程度

#6

关于时间复杂度，看严蔚敏的那本数据结构，第一章的最后就讲了的，很明白，在这也不好说。
0层循环复杂度是O(1)
一层循环复杂度是O(n)
二层循环复杂度是O(n^2) //这个是n的平方
。。。。。。
以此类推就对了。

#7

建议看算法导论.

求出下界/上界/平均/期望的时间&空间复杂度对分析程序效率都是有很大帮助的.

求平均时间复杂度应该很好理解吧.

比如冒泡排序是O(N^2). 其本质是对N对数排序一共要比较N*(N-1)/2次,从渐进意义上考虑就是N^2.

类似. 二分法是O(logN) 快排是O(NlogN) 图论中以E与V区分. 比如SPFA的期望是O(E)

#8

数据结构导论

#9

0层循环复杂度是O(1)
一层循环复杂度是O(n)
二层循环复杂度是O(n^2)

=====================

..... 不能这样讲吧.... 复杂度不是几层循环来描述的嘛.
如果都是关于n的循以上成立, 但是一般来说都不是那么理想的情况的.

#10

就是程序执行时间的长短。为了判断程序优劣程度而引入的一个量化的概念，请查看《算法导论》第三章

#1

#2