算法时间复杂度-摩杜云开发者社区

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前言

记录下算法的时间复杂度

一、内容

以下是维基百科的解释，我感觉是太官方了：

在计算机科学中，算法的时间复杂度（Time complexity）是一个函数，它定性描述该算法的运行时间。这是一个代表算法输入值的字符串的长度的函数。时间复杂度常用大O符号表述，不包括这个函数的低阶项和首项系数。使用这种方式时，时间复杂度可被称为是渐近的，亦即考察输入值大小趋近无穷时的情况。例如，如果一个算法对于任何大小为 n （必须比 n0 大）的输入，它至多需要 5n3 + 3n 的时间运行完毕，那么它的渐近时间复杂度是 O(n3)。为了计算时间复杂度，我们通常会估计算法的操作单元数量，每个单元运行的时间都是相同的。因此，总运行时间和算法的操作单元数量最多相差一个常量系数。相同大小的不同输入值仍可能造成算法的运行时间不同，因此我们通常使用算法的最坏情况复杂度，记为 T(n) ，定义为任何大小的输入 n 所需的最大运行时间。另一种较少使用的方法是平均情况复杂度，通常有特别指定才会使用。时间复杂度可以用函数 T(n) 的自然特性加以分类，举例来说，有着 T(n) = O(n) 的算法被称作“线性时间算法”；而 T(n) = O(Mn) 和 Mn= O(T(n)) ，其中 M ≥ n > 1 的算法被称作“指数时间算法”。

总结

我根据自己的理解简单的总结了下，在计算时间复杂度的时候最主要是要遵循这几个原则吧:

1.要剔除掉你算好的函数的低阶项和首项系数，举得例子就很好：5n3 + 3n 直接就处理成了O(n3)。

2.通常使用算法的最坏的情况复杂度。 3.明白时间复杂度的排序，以下是基本的排序，更为详细的可以自行查阅

算法时间复杂度_运行时间

有大佬写的文章可以让人更好理解，这是链接时间复杂度

欢迎大佬多多来给萌新指正，欢迎大家来共同探讨。

如果各位看官觉得文章有点点帮助，跪求各位给点个“一键三连”，谢啦~

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