数据结构(时间复杂度,空间复杂度)

时间/空间复杂度

    • 一.时间复杂度的定义
      • 1.大O的表示法
      • 2.推导大O表示法
      • 3.时间复杂度的案例
    • 二. 空间复杂度的概念
      • 1.空间复杂度的案例

一.时间复杂度的定义

算法的时间复杂度是一个数学函数,算法中的基本操作的执行次数,为算法的时间复杂度。

1.大O的表示法

数据结构(时间复杂度,空间复杂度)_第1张图片

2.推导大O表示法

1、用常数1取代运行时间中的所有加法常数。
2、在修改后的运行次数函数中,只保留最高阶项。
3、如果最高阶项存在且不是1,则去除与这个项目相乘的常数。得到的结果就是大O阶。
使用大O的渐进表示法以后,Func1的时间复杂度为O(N方)

数据结构(时间复杂度,空间复杂度)_第2张图片

3.时间复杂度的案例

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数据结构(时间复杂度,空间复杂度)_第3张图片
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数据结构(时间复杂度,空间复杂度)_第4张图片
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数据结构(时间复杂度,空间复杂度)_第5张图片
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数据结构(时间复杂度,空间复杂度)_第6张图片
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数据结构(时间复杂度,空间复杂度)_第7张图片
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数据结构(时间复杂度,空间复杂度)_第8张图片
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数据结构(时间复杂度,空间复杂度)_第9张图片

二. 空间复杂度的概念

空间复杂度是对一个算法在运行过程中临时占用存储空间大小的量度 。空间复杂度不是程序占用了多少bytes的空
间,因为这个也没太大意义,所以空间复杂度算的是变量的个数。空间复杂度计算规则基本跟时间复杂度类似,也
使用大O渐进表示法

1.空间复杂度的案例

数据结构(时间复杂度,空间复杂度)_第10张图片
数据结构(时间复杂度,空间复杂度)_第11张图片
这是数据结构的开始,希望大家好好学习,如有问题,欢迎讨论

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