数据结构与算法--算法效率的度量方法
  qrJHiMhufrJ3 2023年11月13日 15 0


事后统计法:

        这种方法主要是通过设计好的测试程序和数据,利用计算机计时器对不同算法编制的程序的运行实际进行比较,从而

确定算法效率的高低。

事前分析估算方法:

        在计算机程序编写前,依据统计方法对算法进行估算。

经过总结,一个高级语言编写的侧滑盖女婿在计算机上运行时所消耗的时间却决于下列因素:

       1.算法采用的策略和方案。

       2.编译产生的代码质量。

       3.问题的输入规模。

       4.机器执行指令的速度。

我们研究算法的复杂度,侧重的是研究算法随着输入规模扩大增长量的一个抽象,而不是精确的定位需要政协多少次。

函数的渐近增长:给定两个函数数据结构与算法--算法效率的度量方法_空间复杂度数据结构与算法--算法效率的度量方法_空间复杂度_02,如果存在一个整数N,使得对于所有的n>N,数据结构与算法--算法效率的度量方法_空间复杂度总是比数据结构与算法--算法效率的度量方法_空间复杂度_02

大,那么,我们说数据结构与算法--算法效率的度量方法_空间复杂度的增长渐近快于数据结构与算法--算法效率的度量方法_空间复杂度_02。时间复杂度:在进行算法分析时,语句总的实现次数数据结构与算法--算法效率的度量方法_空间复杂度_07是关于问题规模n的函数,进而分析数据结构与算法--算法效率的度量方法_空间复杂度_07随着n的变化情况并确定数据结构与算法--算法效率的度量方法_空间复杂度_07的数量级。算法的时间度量记做 。它表示岁问题规模n的增大,素颜发执行时间的增长率和数据结构与算法--算法效率的度量方法_空间复杂度的增长率相同,称作算法的渐近时间复杂度,简称为时间复杂度。其中数据结构与算法--算法效率的度量方法_空间复杂度是问题规模n的某个函数。一般情况下,随着输入规模n的增大,数据结构与算法--算法效率的度量方法_空间复杂度_07增长最慢的算法为最优算法。

如何分析一个算法的时间复杂度呢?

       1.用常数1代替运行时间中的所有加法常数。

       2.在修改后的运行次数函数中,只保留最高阶项。

       3.如果最高阶项存在且不是1,则去除与这一项相乘的常数。

       4.得到的最后结果就是大O阶。

空间复杂度:

       待增加。

 

 

 

 

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