时间复杂度和空间复杂度

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了时间复杂度和空间复杂度相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

时间复杂度

算法的时间复杂度是一个函数,它定量描述了该算法的运行时间,时间复杂度常用“O”表述,使用这种方式时,时间复杂度可被称为是渐近的,它考察当输入值大小趋近无穷时的情况

时间复杂度是用来估计算法运行时间的一个式子(单位),一般来说,时间复杂度高的算法比复杂度低的算法慢

print(Hello world)  # O(1)
 
 
# O(1)
print(Hello World)
print(Hello Python)
print(Hello Algorithm)
 
 
for i in range(n):  # O(n)
    print(Hello world)
 
 
for i in range(n):  # O(n^2)
    for j in range(n):
        print(Hello world)
 
 
for i in range(n):  # O(n^2)
    print(Hello World)
    for j in range(n):
        print(Hello World)
 
 
for i in range(n):  # O(n^2)
    for j in range(i):
        print(Hello World)
 
 
for i in range(n):
    for j in range(n):
        for k in range(n):
            print(Hello World)  # O(n^3)

 几次循环就是n的几次方的时间复杂度

n = 64
while n > 1:
    print(n)
    n = n // 2

26 = 64,log264 = 6,所以循环减半的时间复杂度为O(log2n),即O(logn)

如果是循环减半的过程,时间复杂度为O(logn)或O(log2n)

常见的时间复杂度高低排序:O(1)<O(logn)<O(n)<O(nlogn)<O(n2)<O(n2logn)<O(n3)

空间复杂度

空间复杂度:用来评估算法内存占用大小的一个式子

a = Python  # 空间复杂度为1
 
 
# 空间复杂度为1
a = Python
b = php
c = Java
 
 
num = [1, 2, 3, 4, 5]  # 空间复杂度为5
 
 
num = [[1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4]]  # 空间复杂度为5*4
 
 
num = [[[1, 2], [1, 2]], [[1, 2], [1, 2]] , [[1, 2], [1, 2]]]  # 空间复杂度为3*2*2

定义一个或多个变量,空间复杂度都是为1,列表的空间复杂度为列表的长度

以上是关于时间复杂度和空间复杂度的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

以下代码片段的时间复杂度是多少?

以下代码片段的算法复杂度

代码片段使用复杂的 JavaScript 在 UIWebView 中插入 HTML?

7种基本排序算法的Java实现

排序02-直接插入排序法

基于时间复杂度的这些片段真的很困惑