1. 時間複雜度(上篇) | 安心吃豬豬
2020年11月2日—1.什麼是時間複雜度?·2.什麼是大O符號(BigOnotation)表示法?·3.O(1)·4.O(logn)·5.O(n)·6.O(n*logn)·7.O(n²)·8.時間複雜度排序 ...
關於時間複雜度本篇將討論以下幾個項目 1. 什麼是時間複雜度? 2. 什麼是大 O 符號(Big O notation)表示法? 3. O(1) 4. O(log n) 5. O(n) 6. O(n*log n) 7. O(n²) 8. 時間複雜度排序 測試環境:OS:Windows 10 IDE:Visual Studio 2019
1. 什麼是時間複雜度? 以下是 Wikipedia[1] 對於「時間複雜度(Time complexity)」的介紹:在電腦科學中,演算法的時間複雜度(Time complexity)是一個函式,它定性描述該演算法的執行時間。 這是一個代表演算法輸入值的字串的長度的函式。 時間複雜度常用大 O 符號表述,不包括這個函式的低階項和首項係數。 使用這種方式時,時間複雜度可被稱為是漸近的,亦即考察輸入值大小趨近無窮時的情況。
簡單來說,就是提供一個能快速判斷程式執行所需單位時間的依據 2. 什麼是大 O 符號(Big O notation)表示法? 關於 大 O 符號可參考 Wikipedia[2] 的介紹,又稱作「漸進時間複雜度(asymptotic time complexity)」,表示方式如下 // 程式執行的時間 = O (程式執行次數的總和) // n:數據規模大小 // O:表示程式執行時間 T(n) 與 f(n) 成正比 T(n) = O(f(n)) 判斷重點: 1. 僅關注執行次數最多的部分 2. 以量級最大的為主 ...
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