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大O表示法

时间:2024-01-14 17:48:35浏览次数:27  
标签:复杂度 Hello 表示法 print 2n 代码 第二组

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时间复杂度

  • 执行次数函数大O表示
    13O(1)常数阶
    2n+3O(n)线性阶
    3n²+2n+1O(n2)平方阶
    5log2n+20O(logn)对数阶
    2n+3nlog2n+19O(nlogn)nlogn阶
    6n3+2n2+3n+4O(n3)立方阶
    2nO(2n)指数阶
  • # 第一组
    print('Hello,World')
    print('Hello,Python')
    print('Hello,Java')
    ​
    # 第二组
    for i in range(n):
        print('Hello,World')
        for j in range(n):
            print('Hello,World')
    

    在第一组代码中,有三行代码,共执行了3次,所以它的运行时间为O(3×t);
    第二组代码中,第一个for循环中执行了print,所以执行时间为n×t,在嵌套的for循环中,执行了n次,所以运行时间为n²×t,所以第二组代码运行时间为O((n+n²)×t)。

空间复杂度

  • 空间复杂度是用来评估算法内存占用大小的式子。空间复杂度的表示方式与时间复杂度完全一样。示例代码如下:

    # 第一组
    a='11'                  #变量
    b='22'
    c='33'
    ​
    # 第二组
    a=[1,2,3,,...,n]            # 一维数组
    ​
    # 第三组
    a[m][n]=9               # 二维数组
    

    在第一组代码中,有a、b、c三个变量,所以其空间复杂度为O(1);

    第二组代码中,a是一维数组,长度为n,所以其空间复杂度为O(n);

    第三组代码中,a是二维数组,长度mn,所以其空间复杂度为O(mn);

    注意:一般情况下,时间复杂度的优先级比空间复杂度优先级高,也就是优先选择时间复杂度低的算法。

标签:复杂度,Hello,表示法,print,2n,代码,第二组
From: https://www.cnblogs.com/ComputerTech/p/17963890

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