文件名称：算法分析应用举例-数据结构全套
文件大小：3.3MB
文件格式：PPT
更新时间：2024-05-15 16:59:20
数据结构
算法分析应用举例 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，其时间量度记作 T(n)=O(f(n))，称作算法的渐近时间复杂度(Asymptotic Time complexity)，简称时间复杂度。 一般地，常用最深层循环内的语句中的原操作的执行频度(重复执行的次数)来表示。 “O”的定义： 若f(n)是正整数n的一个函数，则 O(f(n))表示 M≥0 ，使得当n ≥ n0时，| f(n) | ≤ M | f(n0) | 。 表示时间复杂度的阶有： O(1) ：常量时间阶 O (n)：线性时间阶 O(㏒n) ：对数时间阶 O(n㏒n) ：线性对数时间阶