HduSf
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算法的时间复杂度

时间频度

一个算法花费的时间与算法中语句执行的次数成正比，一个算法中语句执行的次数称为时间频度或语句频度。

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上图中，第一种计算方法的时间频度，第二种计算方法的时间频度。

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在计算算法时间频度的时候，常数项、低次项和最高次项的系数都是可以忽略的，如时间频度和随着n值变大，他们的执行曲线是重合的，都可以记为。

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算法的时间复杂度

一般情况下，算法中的基本操作语句的重复执行次数是问题规模n的某个函数，用表示，若有某个辅助函数,使得当n无限趋近无穷大的时候，的极限值为不等于零的常数，则称是的同量级函数。记作,其中为算法的渐进时间复杂度，简称时间复杂度

T(n) 不同，但时间复杂度可能相同。 如：T(n)=n²+7n+6 与 T(n)=3n²+2n+2 它们的T(n) 不同，但时间复杂度相同，都为O(n²)。

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常见的算法时间复杂度

常数阶 对数阶 线性阶 线性对数阶 平方阶

立方阶 k次方阶 指数阶

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算法的时间复杂度一般讨论的是最坏的时间复杂度

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算法的空间复杂度一般比时间复杂度要考虑得少一些

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