关于时间复杂度和空间复杂度
关于时间复杂度和空间复杂度
时间复杂度
时间复杂度DXX体会
大O表示法是算法的渐进时间复杂度,感觉是从数量级?的角度来描述算法时间复杂度的增长趋势?
大O表达其实表示的不是精确的时间消耗,而是关注其属于的量级。比如O(N+N^2 )=O(N^2), 而过分纠结O(2N),O(3N)和O(2N+3N)是没有意义的,因为其全可以表达为O(N)。 ------ 看该算法以怎样的数量级形式趋于无穷大,而不在意常数项系数的影响。
别人的不错解释~
感觉下面的解释都很不错~
1、链接: link.
这篇博客解释的很清楚。
需要注意的是,对于顺序执行的for的对应的复杂度为O(N1+N2),根据量级不同,可取更大量级者简化表述。
2、链接: link.
这篇文章对一些常见的大O表达的数量级都做了解释说明~
结合论文自己的看法~
论文中有些时间复杂度,空间复杂度的分析超级吓人,甚至怀疑自己是不是之前看到的相关解释是错的。不得不自问自答自high一下了。
1、 为什么论文中不用O(N), O(N^2)之类的来表示?反而。。。。。。
感觉有两个原因:第1:这么写看起来够复杂,似乎很厉害的亚子!第2:人家没法表达成美丽的O(N), O(N^2)好嘛!每一轮for的次数不一样,不好合并成幂次之类的呀哥!
2、 有什么一些变量莫名其妙就出现在算法复杂度里了。
虽然看起来只有一项吧,貌似算一次的亚子。但是!人家n是可变的呀(t也是),所以在考虑的时候根据考虑的范围、需求要将对应的变量也考虑进行分析。
3、 顺序for到底咋写哦?要不要省去更小的那一项?
别了吧。论文里的算法又达不到O(N+N^2 )=O(N^2)那样的优美度,加号就加号吧,别省去了还是,就老老实实一步步写出来得了。
空间复杂度
再说啊吧
本文地址:https://blog.csdn.net/weixin_42018648/article/details/110132380
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