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数据结构中的时间复杂度和空间复杂度怎么样理解?人们通常采用大O来表示法来描述分析的结果。如果存在正的的常数M和N0,当问题的规模N大于或等于N0后,算法的时间度T(n)小于或等于M·
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数据结构中的时间复杂度和空间复杂度怎么样理解?
人们通常采用大O来表示法来描述分析的结果。如果存在正的的常数M和N0,当问题的规模N大于或等于N0后,算法的时间度T(n)小于或等于M·f(n),那么就称算法的时间复杂度为O(f(n))。这种说法意味着`当N充分大时,该算法复杂度不大于f(n)的一个常数倍! 这个怎么理解啊?
人们通常采用大O来表示法来描述分析的结果。如果存在正的的常数M和N0,当问题的规模N大于或等于N0后,算法的时间度T(n)小于或等于M·f(n),那么就称算法的时间复杂度为O(f(n))。这种说法意味着`当N充分大时,该算法复杂度不大于f(n)的一个常数倍! 这个怎么理解啊?
▼优质解答
答案和解析
时间复杂度为O(f(n))说的是算法的时间T(n)随n的增长与函数f(n)的增长速度相同,这里的"相同"应这样理解,比如n增长变为原来的两倍,T(n)与f(n)都变为原来的K倍(增长相同)。如:T(n)=n^2+n+2=O(n^2)的复杂度是说,n变为原来的两倍,T(n)就变为原来的4倍(n足够大时)。……这里的大O表示时间复杂度只是T(n)的一个上限,即最坏情况,但习惯上都考虑这种情况。
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