一個演算法的時間復雜度是

㈠ 演算法時間復雜度有幾種

演算法時間復雜度有3種：

1、常數階O(1),對數階O(log2n)(以2為底n的對數，下同),線性階O(n),

2、線性對數階O(nlog2n),平方階O(n^2)，立方階O(n^3),...，

3、k次方階O(n^k),指數階O(2^n)。隨著問題規模n的不斷增大，上述時間復雜度不斷增大，演算法的執行效率越低。

(1)一個演算法的時間復雜度是擴展閱讀：

一般情況下，演算法中基本操作重復執行的次數是問題規模n的某個函數，用T(n)表示，若有某個輔助函數f(n),存在一個正常數c使得fn*c>=T(n)恆成立。記作T(n)=O(f(n)),稱O(f(n)) 為演算法的漸進時間復雜度，簡稱時間復雜度。

在各種不同演算法中，若演算法中語句執行次數為一個常數，則時間復雜度為O(1),另外，在時間頻度不相同時，時間復雜度有可能相同，如T(n)=n^2+3n+4與T(n)=4n^2+2n+1它們的頻度不同，但時間復雜度相同，都為O(n^2)。

㈡ 演算法的時間復雜度是指什麼

演算法的時間復雜度是指：執行程序所需的時間。

一般情況下，演算法中基本操作重復執行的次數是問題規模n的某個函數，用T(n)表示，若有某個輔助函數f(n)，使得當n趨近無窮大時。

T(n)/f(n)的極限值為不等於零的常數，則稱為f(n)是T(n)的同數量級函數。記作T(n)=O(f(n))，稱O(f(n))為演算法的漸進時間復雜度，簡稱時間復雜度。比如：

在 T(n)=4nn-2n+2 中，就有f(n)=nn，使得T(n)/f(n)的極限值為4，那麼O(f(n))，也就是時間復雜度為O(n*n)。

時間復雜度中大O階推導是：

推導大O階就是將演算法的所有步驟轉換為代數項，然後排除不會對問題的整體復雜度產生較大影響的較低階常數和系數。

有條理的說，推導大O階，按照下面的三個規則來推導，得到的結果就是大O表示法：運行時間中所有的加減法常數用常數1代替。只保留最高階項去除最高項常數。

其他常見復雜度是：

f(n)=nlogn時，時間復雜度為O(nlogn)，可以稱為nlogn階。

f(n)=n³時，時間復雜度為O(n³)，可以稱為立方階。

f(n)=2ⁿ時，時間復雜度為O(2ⁿ)，可以稱為指數階。

f(n)=n!時，時間復雜度為O(n!)，可以稱為階乘階。

f(n)=(√n時，時間復雜度為O(√n)，可以稱為平方根階。

㈢ 演算法的時間復雜度是什麼

演算法的時間復雜度，是一個用於度量一個演算法的運算時間的一個描述，本質是一個函數。

根據這個函數能在不用具體的測試數據來測試的情況下，粗略地估計演算法的執行效率，換句話講時間復雜度表示的只是代碼執行時間隨數據規模增長的變化趨勢。

常用大O來表述，這個函數描述了演算法執行所要時間的增長速度，記作f(n)。演算法需要執行的運算次數（用函數表示）記作T(n)。存在常數 c 和函數 f(n)，使得當 n >= c 時 T(n) <= f(n)，記作 T(n) = O(f(n))，其中，n代表數據規模也就是輸入的數據。

時間復雜度如何計算

1、常量階：只要代碼的執行時間不隨 n 的增大而增長，這樣代碼的時間復雜度都記作 O(1)。或者說，一般情況下，只要演算法中不存在循環語句、遞歸語句，即使有成千上萬行的代碼，其時間復雜度也是Ο(1)。

2、線性階、n方階：一般情況下，如果循環體內循環控制變數為線性增長，那麼包含該循環的演算法的時間復雜度為O(n)，線性階嵌套線性階的演算法時間復雜度為O(nⁿ)，涉及下文乘法法則。

3、線性對數階：當一個線性階代碼段法嵌套一個對數階代碼段，該演算法的時間復雜度為O(nlogn)。

4、指數階和階乘階：根據函數，隨著n的增加，運行時間會無限急劇增加，因此效率非常低下。

㈣ (11) 演算法的時間復雜度是指______。 A. 執行演算法程序所需要的時間 B. 演算法程序的長度 C. 演算法執行過程中所

（11）[答案]C
[考點]數據結構與演算法
[評析]
演算法的復雜度分時間復雜度和空間復雜度。
時間復雜度：在運行演算法時所耗費的時間為f(n)(即 n的函數)。
空間復雜度：實現演算法所佔用的空間為g(n)（也為n的函數）。
稱O(f(n))和O(g(n))為該演算法的復雜度。
簡單的例子比如常見的順序結構時間復雜度為O(1),1層循環裡面次數為n，時間復雜度就是O(n),2層循環for i=1 to n,for j=1 to n演算法時間復雜度為O(n2)（裡面為n的平方），復雜度主要用於演算法的效率比較與優化，比如排序，查找…

㈤ 什麼是時間復雜度、空間復雜度

1、時間復雜度：是指一個演算法中的語句執行次數。

演算法分析的目的在於選擇合適演算法和改進演算法。

2、空間復雜度：是對一個演算法在運行過程中臨時佔用存儲空間的度量。

一個演算法在計算機存儲器上所佔用的存儲空間包括存儲演算法本身所佔用的空間，算數和輸入輸出所佔用的存儲空間以及臨時佔用存儲空間三個部分。

(5)一個演算法的時間復雜度是擴展閱讀：

在一個演算法中，時間復雜度和空間復雜度往往是相互影響的。當追求一個較好的時間復雜度時，可能會使空間復雜度的性能變差，即可能導致佔用較多的存儲空間；

反之，當追求一個較好的空間復雜度時，可能會使時間復雜度的性能變差，即可能導致佔用較長的運行時間。

另外，演算法的所有性能之間都存在著或多或少的相互影響。因此，當設計一個演算法(特別是大型演算法)時，要綜合考慮演算法的各項性能，演算法的使用頻率，演算法處理的數據量的大小，演算法描述語言的特性，演算法運行的機器系統環境等各方面因素，才能夠設計出比較好的演算法。

演算法的時間復雜度和空間復雜度合稱為演算法的復雜度

㈥ 演算法復雜度主要包括時間復雜度和空間復雜度

演算法復雜度主要包括時間復雜度和空間復雜度解釋如下：

演算法的時間復雜度是指對演算法執行時所花時間的度量。一般為問題規模的函數。

計算機科學中，演算法的時間復雜度是一個函數，它定量描述了該演算法的運行時間。這是一個關於代表演算法輸入值的字元串的長度的函數。時間復雜度常用大O符號表述，不包括這個函數的低階項和首項系數。使用這種方式時，時間復雜度可被稱為是漸近的，它考察當輸入值大小趨近無窮時的情況。

演算法復雜度分為時間復雜度和空間復雜度。

時間復雜度和空間復雜度資料：

演算法復雜度分為時間復雜度和空間復雜度。其作用：時間復雜度是指執行演算法所需要的計算工作量；而空間復雜度是指執行這個演算法所需要的內存空間。（演算法的復雜性體運行該演算法時的計算機所需資源的多少上，計算機資源最重要的是時間和空間（即寄存器）資源，因此復雜度分為時間和空間復雜度。

㈦ 演算法的時間復雜度是指什麼

演算法的時間復雜度是指演算法在編寫成可執行程序後，運行時所需要的資源，資源包括時間資源和內存資源。

一個演算法的質量優劣將影響到演算法乃至程序的效率。演算法分析的目的在於選擇合適演算法和改進演算法。一個演算法的評價主要從時間復雜度和空間復雜度來考慮。

時間復雜度：

（1）時間頻度：一個演算法執行所耗費的時間，從理論上是不能算出來的，必須上機運行測試才能知道。但我們不可能也沒有必要對每個演算法都上機測試，只需知道哪個演算法花費的時間多，哪個演算法花費的時間少就可以了。

並且一個演算法花費的時間與演算法中語句的執行次數成正比例，哪個演算法中語句執行次數多，它花費時間就多。一個演算法中的語句執行次數稱為語句頻度或時間頻度。記為T(n)。演算法的時間復雜度是指執行演算法所需要的計算工作量。

（2）時間復雜度：在剛才提到的時間頻度中，n稱為問題的規模，當n不斷變化時，時間頻度T(n)也會不斷變化。但有時我們想知道它變化時呈現什麼規律。為此，我們引入時間復雜度概念。

㈧ 演算法的時間復雜度定義

在進行演算法分析時，語句總的執行次數T(n)是關於問題規模n的函數，進而分析T(n)隨n的變化情況並確定T(n)的數量級。演算法的時間復雜度，也就是演算法的時間量度。記作：T(n)=O(f(n))。它表示隨問題n的增大，演算法執行時間的增長率和f(n)的增長率相同，稱作演算法的漸進時間復雜度，簡稱為時間復雜度。其中，f(n)是問題規模n的某個函數。
這樣用大寫O()來體現演算法時間復雜度的記法，我們稱之為大0記法。

㈨ 演算法的時間復雜度什麼意思

演算法的時間復雜度通俗的講就是執行演算法所需要的時間（執行多少次賦值、比較、判斷等操作）
為了方便比較，演算法的時間復雜度計算的通常的做法是，從演算法選取一種對於所研究的問題（或演算法模型）來說是基本運算的操作，以其重復執行的次數作為評價演算法時間。該基本操作多數情況下是由演算法最深層環內的語句表示的，基本操作的執行次數實際上就是相應語句的執行次數。

再給你舉個簡單的例子吧：
for(int i = 0; i < n;++i)
;
這個循環執行n次 所以時間復雜度是O(n)

for(int i = 0; i< n;++i)
{
for(int j = 0; j< n;++j)
;
}
這嵌套的兩個循環 而且都執行n次
那麼它的時間復雜度就是 O(n^2)

時間復雜度只能大概的表示所用的時間
而一些基本步驟所運行的時間不同，但是由於很難精確無法計算，所以省略
如：
for(int i = 0;i < n;++i)
a = b;
和
for(int i = 0;i < n;++i)
;
這個運行的時間當然是第二個快，但是他們的時間復雜度都是 O(n) ，
由於a=b運算時間可以忽略不計，所以判斷時間復雜度主要看循環的復雜度