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算法效率
时间复杂度
空间复杂度
小结
// 请计算一下func1基本操作执行了多少次?
void func1(int N){
int count = 0;
for (int i = 0; i < N ; i++) {
for (int j = 0; j < N ; j++) {
count++;
}
}
for (int k = 0; k < 2 * N ; k++) {
count++;
}
int M = 10;
while ((M--) > 0) {
count++;
}
System.out.println(count);
}
// 计算func2的时间复杂度?
void func2(int N) {
int count = 0;
for (int k = 0; k < 2 * N ; k++) {
count++; }
int M = 10;
while ((M--) > 0) {
count++; }
System.out.println(count);
}
例子三
// 计算func3的时间复杂度?
void func3(int N, int M) {
int count = 0;
for (int k = 0; k < M; k++) {
count++; }
for (int k = 0; k < N ; k++) {
count++; }
System.out.println(count);
}
例子四
// 计算func4的时间复杂度?
void func4(int N) {
int count = 0;
for (int k = 0; k < 100; k++) {
count++; }
System.out.println(count);
}
例子五
// 计算bubbleSort的时间复杂度?
void bubbleSort(int[] array) {
for (int end = array.length; end > 0; end--) {
boolean sorted = true;
for (int i = 1; i < end; i++) {
if (array[i - 1] > array[i]) {
Swap(array, i - 1, i);
sorted = false;
}
}
if (sorted == true) {
break;
}
}
}
例子六
// 计算binarySearch的时间复杂度?
int binarySearch(int[] array, int value) {
int begin = 0;
int end = array.length - 1;
while (begin <= end) {
int mid = begin + ((end-begin) / 2);
if (array[mid] < value)
begin = mid + 1;
else if (array[mid] > value)
end = mid - 1;
else
return mid;
}
return -1; }
例子七
// 计算阶乘递归factorial的时间复杂度?
long factorial(int N) {
return N < 2 ? N : factorial(N-1) * N; }
例子一
// 计算bubbleSort的空间复杂度?
void bubbleSort(int[] array) {
for (int end = array.length; end > 0; end--) {
boolean sorted = true;
for (int i = 1; i < end; i++) {
if (array[i - 1] > array[i]) {
Swap(array, i - 1, i);
sorted = false;
}
}
if (sorted == true) {
break;
}
}
}
例子二
// 计算fibonacci的空间复杂度?
int[] fibonacci(int n) {
long[] fibArray = new long[n + 1];
fibArray[0] = 0;
fibArray[1] = 1;
for (int i = 2; i <= n ; i++) {
fibArray[i] = fibArray[i - 1] + fibArray [i - 2];
}
return fibArray;
}
例子三
// 计算阶乘递归Factorial的空间复杂度?
long factorial(int N) {
return N < 2 ? N : factorial(N-1)*N;
}
这篇文章讲的都是一些简单的时间复杂度和空间复杂度的计算,如果有什么不正确的地方,欢迎大家指出来。