文件名称：leetcodepushfront-algo_notes:something_notes
文件大小：152KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-07-26 18:40:13
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leetcode push front 数据结构与算法之美笔记 时间复杂度分析 什么是复杂度分析 数据结构和算法结局的是“如何让计算机更快时间，更省空间的解决问题”。因此需要 从执行时间和占用空间两个概念来描述性能问题，二者统称为“复杂度”。 分别用时间和空间复杂度两个概念来描述性能问题，二者统称为复杂度。 复杂度描述的是算法执行时间（或者用空间）与数据规模之间的增长关系。 为什么要进行复杂度分析 和性能测试相比，复杂度分析具有：不依赖执行环境、成本低、效率高、易操作、指 导性强的特点 掌握复杂度分析，将能编写出性能更优的代码，有利于降低系统开发和维护成本。 如何进行复杂度分析 大O表示法 来源 算法执行时间与每行代码执行的次数成正比，用 T(n) = O(f(n)) 表示，其中T(n) 表示算法执行总时间，f(n)表示每行代码执行的总次数，n表示数据规模。 特点 以时间复杂度为例，由于时间复杂度描述的是算法执行时间与数据规模的增长变化趋 势，所以常量阶、低阶以及系数实际上对这种增长趋势不缠身决定性影响，所以在做 时间复杂度分析时忽略这些项。 复杂度分析法则 单段代码看高频：循环 多段