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在计算机科学中,时间复杂性,又称时间复杂度,算法的时间复杂度是一个函数,它定性描述该算法的运行时间。这是一个代表算法输入值的字符串的长度的函数。时间复杂度常用大O符号表述,不包括这个函数的低阶项和首项系数。使用这种方式时,时间复杂度可被称为是渐近的,亦即考察输入值大小趋近无穷时的情况。

通常把算法中的基本操作重复执行的频度称为算法的时间复杂度。算法中的基本操作一般是指算法中最深层循环内的语句(赋值、判断、四则运算等基础操作)。我们可以把时间频度记为T(n),它与算法中语句的执行次数成正比。其中的n被称为问题的规模,大多数情况下为输入的数据量。

对于每一段代码,都可以转化为常数或与n相关的函数表达式,记做f(n) 。如果我们把每一段代码的花费的时间加起来就能够得到一个刻画时间复杂度的表达式,在合并后保留量级最大的部分即可确定时间复杂度,记做O(f(n)) ,其中的O就是代表数量级。

常见的时间复杂度有(由低到高):O(1)、O( log ? 2 n \log _{2} n log2n)、O(n)、O( n log ?

2 n n\log _{2} n nlog2n)、O( n 2 n^{2} n2)、O( n 3 n^{3} n3)、O( 2 n

2^{n} 2n)、O(n!)。

同一段代码在不同输入的情况下,可能存在时间复杂度量级不一样的情况,所以有以下四种不同的时间复杂度。

最好情况时间复杂度(best case time complexity);

最坏情况时间复杂度(worst case time complexity);

平均情况时间复杂度(a【【微信】】xity);

均摊时间复杂度(amortized time complexity)。

// n表示数组array的长度 int find(int *array, int n, int x) {   int i = 0;   int pos = -1;   for ( ; i < n; ++i) {     if (array[i] == x) {        pos = i;        break;     }   }   return pos; }

这是一个find()函数,这段代码的作用是查找参数x在数组array中的位置,如果没有就返回-1。

最好情况时间复杂度:

在最理想的情况下,代码的时间复杂度。本例中,如果数组中的第一个元素就是要查找的变量,则时间复杂度为O(1)。

最坏情况时间复杂度:

在最糟糕的情况下,代码的时间复杂度。本例中,如果数组中没有变量x,则需要遍历数组中的每一个元素,则时间复杂度为O(n)。

平均情况时间复杂度:

最好、最坏情况时间复杂度表示的都是代码在极端情况下的时间复杂度,发生的概率并不大,所以平均情况时间复杂度用于表示平均情况下的时间复杂度。

本例中,首先,变量x分为在数组中和不在数组中两种情况,假设两种情况的概率相同为;其次,要查找的变量出现在数组0 ~ n-1共n个位置的概率是一样的,都为;最后,根据概率论的知识,变量x出现在0 ~ n-1这n个位置的概率都为,变量不在数组中的概率为。

根据概率论中的加权平均值,也叫期望值的计算放法(每一种情况下的时间复杂度乘以其发生的概率)得出平均时间复杂度的值:

用大O表示法表示,则平均时间复杂度为O(n),所以平均时间复杂度又叫加权平均时间复杂度,或者期望时间复杂度。

一般情况下,我们并不会区分这三种时间复杂度,只使用其中一种即可。当同一代码块在不同情况下的时间复杂度有量级上的差距,才会区分这三种复杂度。

由上述可知,一般情况下,并不区分最好、最坏、平均情况时间复杂度,平均情况时间复杂度也只有在某些特殊的情况下才会使用,而均摊时间复杂度的应用场景比平均复杂度更特殊,更有限。

// array表示一个长度为n的数组 // 代码中的array.length就等于n int *array = new int[n]; 惠农网年度农产品热度排行 惠农网有什么农产品惠农网年度农产品热度排行榜最新,惠农网卖农产品,惠农网排名,下载惠农网农产品
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