1.一般情况下，算法的基本操作重复执行的次数是模块n的某一个函数f（n），因此，算法的时间复杂度记做：T（n）=O（f（n））分析：随着模块n的增大，算法执行的时间的增长率和f（n）的增长率成正比，所以f（n）越...

   算法的复杂度是以时间复杂度和空间复杂度来计算的。①算法的时间复杂度   算法的时间复杂度是指执行算法所需要的计算工作量。简单地说，时间复杂度是以时间来衡量的。...

（1）将基本语句执行次数的数量级放入大Ο记号中。（2）　如果算法中包含嵌套的循环，则基本语句通常是最内层的循环体，如果算法中包含并列的循环，则将并列循环的时间复杂度相加。例如：for(i=1;i<=n;i++)x++;for(i...

空间复杂度(SpaceComplexity)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，记做S(n)=O(f(n))。而一般的递归算法就要有O(n)的空间复杂度了，因为每次递归都要存储返回信息。一个算法的优劣主要从算法的执行时间...

在计算时间复杂度的时候，先找出算法的基本操作，然后根据相应的各语句确定它的执行次数，再找出T（n）的同数量级（它的同数量级有以下：1，Log2n，n，nLog2n，n的平方，n的三次方，2的n次方，n！），找出后，...

我们可以确定n的三次方为t（n）的同数量级则有f（n）=n的三次方，然后根据t（n）/f（n）求极限可得到常数c则该算法的时间复杂度：t（n）=o（n^3）注：n^3即是n的3次方。

一般用循环次数和嵌套程度来判断。例如一个双层循环，内层和外层都循环n次，那么总共循环就是n^2次，复杂度就是O（n^2）。

如果|sa|==k或者|sa|==k-1，则数组的前k个元素就是最大的前k个元素，算法终止;如果|sa|k，则从sa中寻找前k大的元素。一次partition(arr,begin,end)操作的复杂度为end-begin，也就是o(n)，最坏情况下一次...

关于时间复杂度的计算是按照运算次数来进行的，比如1题：Sum1(intn){intp=1,sum=0,m;//1次for(m=1;m<=n;m++)//n+1次{p*=m;//n次sum+=p;}//n次return(sum);//1次}最后...

多数情况下，基本原操作是它最深层循环中的原操作，对算法的时间度量最常用的是考虑在最坏的情况下时间复杂度。算法中基本操作重复执行的次数是问题规模n的某个函数，用T(n)表示，若有某个辅助函数f(n)，使得当n趋近于...