算法分析 | 大O分析
原文中文,约3100字,阅读约需8分钟。发表于: 。我们可以使用大 O 表示法来表达算法的复杂性。对于大小为 N 的问题: 恒定时间函数/方法是“阶数 1”:O(1) 线性时间函数/方法是“N 阶”:O(N) 二次时间函数/方法是“N 次方”:O(N 2 ) 定义设 g 和 f 是自然数集到自身的函数。如果存在一个常数 c > 0 和一个自然数 n0,使得对于所有 n ≥ n0,f(n) ≤ cg(n),则称函数 f 为 O(g)(读作 g...
大 O 表示法用于衡量算法的复杂性,常见的时间复杂度有 O(1)、O(N)、O(N^2)等。算法的时间复杂度可分为对数算法、线性算法、超线性算法、多项式算法、指数算法和阶乘算法。内存足迹分析也是性能分析的重要指标,取决于程序实现和输入大小。时间效率和空间效率通常是权衡的关系。找到时间复杂度低且内存占用少的算法对性能有重要影响。