a算法的复杂度
❶ 若某个问题的A算法的执行时间是1000n，B算法的执行时间是2n，这两个算法的时间复杂度分别是什么
都是O(n)，算法忽略常数
❷ 算法的时间复杂度是指什么
就是对算法执行时所花时间的度量。一般为问题规模的函数。
计算机科学中，算法的时间复杂度是一个函数，它定量描述了该算法的运行时间。这是一个关于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，它考察当输入值大小趋近无穷时的情况。
算法复杂度分为时间复杂度和空间复杂度。其作用： 时间复杂度是指执行算法所需要的计算工作量；而空间复杂度是指执行这个算法所需要的内存空间。算法的复杂性体现在运行该算法时的计算机所需资源的多少上，计算机资源最重要的是时间和空间资源，因此复杂度分为时间和空间复杂度。
相关内容解释：
函数在数学上的定义：给定一个非空的数集A,对A施加对应法则f,记作f（A）,得到另一数集B,也就是B=f（A）。那么这个关系式就叫函数关系式,简称函数。
简单来讲，对于两个变量x和y，如果每给定x的一个值，y都有唯一一个确定的值与其对应，那么我们就说y是x的函数。其中，x叫做自变量，y叫做因变量。
❸ A*算法的时间复杂度是多少
从数学上定义，给定算法A，如果存在函数F(n)，当n=k时，F(k)表示算法A在输入规模为k的情况下的运行时间，则称F(n)为算法A的时间复杂度。这里首先要明确输入规模的概念。关于输入规模，不是很好下定义，非严格的讲，输入规模是指算法A所接受输入的自然独立体的大小。例如，对于排序算法来说，输入规模一般就是待排序元素的个数，而对于求两个同型方阵乘积的算法，输入规模可以看作是单个方阵的维数。为了简单起见，总是假设算法的输入规模是用大于零的整数表示的，即n=1,2,3,……,k,…… 对于同一个算法，每次执行的时间不仅取决于输入规模，还取决于输入的特性和具体的硬件环境在某次执行时的状态。所以想要得到一个统一精确的F(n)是不可能的。为了解决这个问题，做以下两个说明： 1.忽略硬件及环境因素，假设每次执行时硬件条件和环境条件是完全一致的。 2.对于输入特性的差异，将从数学上进行精确分析并带入函数解析式。
❹ 算法的基本概念是什么，算法复杂度的概念和意义
计算机系统中的任何软件,都是由大大小小的各种软件组成部分构成,各自按照特定的算法来实现,算法的好坏直接决定所实现软件性能的优劣.用什么方法来设计算法,所设计算法需要什么样的资源,需要多少运行时间,多少存储空间,如何判定一个算法的好坏,在实现一个软件时,都是必须予以解决的.计算机系统中的操作系统,语言编译系统,数据库管理系统以及各种各样的计算机应用系统中的软件,都必须用一个个具体的算法来实现.因此,算法设计与分析是计算机科学与技术的一个核心问题.
欧几里德曾在他的着作中描述过求两个数的最大公因子的过程.20世纪50年代,欧几里德所描述的这个过程,被称为欧几里德算法,算法这个术语在学术上便具有了现在的含义.下面是这个算法的例子及它的一种描述.
欧几里德曾在他的着作中描述过求两个数的最大公因子的过程.20世纪50年代,欧几里德所描述的这个过程,被称为欧几里德算法,算法这个术语在学术上便具有了现在的含义.下面是这个算法的例子及它的一种描述.
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❺ 算法的空间复杂度指的是什么
1、简单来说：算法的空间复杂度指的是占用内存，cpu等计算机资源的程度。
2、具体点来解释就是：空间复杂度(Space Complexity)是对一个算法在运行过程中临时占用存储空间大小的量度，记做S(n)=O(f(n))。比如直接插入排序的时间复杂度是O(n^2),空间复杂度是O(1) 。
而一般的递归算法就要有O(n)的空间复杂度了，因为每次递归都要存储返回信息。
一个算法的优劣主要从算法的执行时间和所需要占用的存储空间两个方面衡量。
❻ 下列叙述中正确的是（)
正确答案:C
参考解析∶为了降低算法的空间复杂度，主要应减少输入数据所占的存储空间以及额外空间，通常采用压缩存储技术，C选项叙述正确。算法的计算工作雀是用算法所执行的基本运草次数来度量的，而算法所执行的基本运算次数是问题规模（通常用整数〉表示的函数，A选项报述错误。算法的复杂度与程序的编制无关，B选项叙述错误。算法需要考虑可行性、确定性、有穷性等,D选项叙述错误。本题答案为C选项。
❼ 请问能说下a*算法的时间复杂度和空间复杂度的和推导过程吗很急用
B,原因是空间复杂度是为了衡量你编写的算法的好坏，好坏就是看你算法在执行过程中所需储存空间的多少来衡量的
❽ A*算法的复杂度是
A*的复杂度很难计算的，搜索+剪枝的算法复杂度一般都无法计算
❾ 算法的时间复杂度定义
在进行算法分析时，语句总的执行次数T(n)是关于问题规模n的函数，进而分析T(n)随n的变化情况并确定T(n)的数量级。算法的时间复杂度，也就是算法的时间量度。记作：T(n)=O(f(n))。它表示随问题n的增大，算法执行时间的增长率和f(n)的增长率相同，称作算法的渐进时间复杂度，简称为时间复杂度。其中，f(n)是问题规模n的某个函数。
这样用大写O()来体现算法时间复杂度的记法，我们称之为大0记法。
❿ 求最短路径的A*算法的时间复杂度与空间复杂度是多少
从数学上定义，给定算法A，如果存在函数F(n)，当n=k时，F(k)表示算法A在输入规模为k的情况下的运行时间，则称F(n)为算法A的时间复杂度。这里首先要明确输入规模的概念。关于输入规模，不是很好下定义，非严格的讲，输入规模是指算法A所接受输入的自然独立体的大小。例如，对于排序算法来说，输入规模一般就是待排序元素的个数，而对于求两个同型方阵乘积的算法，输入规模可以看作是单个方阵的维数。为了简单起见，总是假设算法的输入规模是用大于零的整数表示的，即n=1,2,3,……,k,…… 对于同一个算法，每次执行的时间不仅取决于输入规模，还取决于输入的特性和具体的硬件环境在某次执行时的状态。所以想要得到一个统一精确的F(n)是不可能的。为了解决这个问题，做以下两个说明： 1.忽略硬件及环境因素，假设每次执行时硬件条件和环境条件是完全一致的。 2.对于输入特性的差异，将从数学上进行精确分析并带入函数解析式。