时间复杂度(分析算法执行效率【次数】) 1.一层for循环 for(int i=0;in;i++){} //n+1 -----时间复杂度:O(n+1) 2.两层for循环 for(int i=0;in;i++){ //n+1 for(int j=0;jn;j++){} //n(n+1)} -----时间复杂度:O(n^2+2n)或
时间复杂度(分析算法执行效率【次数】)
1.一层for循环
for(int i=0;i<n;i++){} //n+1
----->时间复杂度:O(n+1)
2.两层for循环
for(int i=0;i<n;i++){ //n+1 for(int j=0;j<n;j++){} //n(n+1)}----->时间复杂度:O(n^2+2n)或者O(n^2) (两个答案的原因:常数可省略[并非主要算法影响因素])
3.特殊情況(递归【递归总次数*每次递归次数】)
int guiMethod(int n){ if(n==1) return n; return guiMethod(n-1)}----->时间复杂度:O(n)
空间复杂度(数据规模之间的增长关系【对象的个数】)
1.递归
int guiMethod(int n){ if(n==1) return n; return guiMethod(n-1)}----->空间复杂度:O(n)
2.非递归
int unGuiMethod(int n){ if(n<2) return n; return n-1;}----->空间复杂度:O(1)
常见的时间复杂度所耗费的时间从小到大依次是:
O(1) < O(logN) < O(N) < O(nlogn) < O(n^2) < O(n^3) < O(2^n) < O(n!) < O(n^n)