求算法的时间复杂度（求算法的时间复杂度的题目和解析）

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于求算法的时间复杂度的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

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本文目录:

• 1、什么是算法的时间复杂度？

• 2、怎么求算法的时间复杂度？

• 3、请问算法的时间复杂度是怎么计算出来的?

• 4、时间复杂度怎么算例题

一、什么是算法的时间复杂度？

算法的时间复杂度是一个函数，它定性描述该算法的运行时间。

这是一个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，亦即考察输入值大小趋近无穷时的情况。

算法的时间复杂度取决于什么

算法的时间复杂度取决于待处理数据的状态以及问题的规模。算法中的指令描述的是一个计算，当其运行时能从一个初始状态和（可能为空的）初始输入开始，经过一系列有限而清晰定义的状态，最终产生输出并停止于一个终态。一个状态到另一个状态的转移不一定是确定的。随机化算法在内的一些算法，包含了一些随机输入。

二、怎么求算法的时间复杂度？

for( i=1; i<=n; i++)

这个语句的时间复杂度也是n， i 的值分别为 1,2,3, ..., n

但是，一般算时间复杂度这几个都会近似地看成O(n)，常数一般会忽略不计（除非很大的情况下）

三、请问算法的时间复杂度是怎么计算出来的?

首先假设任意一个简单运算的时间都是1，例如a=1;a++;a=a*b;这些运算的时间都是1.

那么例如

for(int i=0;i<n;++i)

{

for(int j=0;j<m;++j)

a++; //注意，这里计算一次的时间是1.

}

那么上面的这个例子的时间复杂度就是 m*n

再例如冒泡排序的时间复杂度是N*N；快排的时间复杂度是log(n)。

详细的情况，建议你看《算法导论》，里面有一章节，具体讲这个的。

四、时间复杂度怎么算例题

1.一般情况下，算法中基本操作重复执行的次数是问题规模n的某个函数，用T(n)表示，若有某个辅助函数f(n)，使得T(n)/f(n)的极限值（当n趋近于无穷大时）为不等于零的常数，则称f(n)是T(n)的同数量级函数。记作T(n)=O(f(n))，称O(f(n)) 为算法的渐进时间复杂度，简称时间复杂度。

2.在计算时间复杂度的时候，先找出算法的基本操作，然后根据相应的各语句确定它的执行次数，再找出 T(n) 的同数量级（它的同数量级有以下：1，log2n，n，n log2n ，n的平方，n的三次方，2的n次方，n!），找出后，f(n) = 该数量级，若 T(n)/f(n) 求极限可得到一常数c，则时间复杂度T(n) = O(f(n))

3.在pascal中比较容易理解，容易计算的方法是：看看有几重for循环，只有一重则时间复杂度为O(n)，二重则为O(n^2)，依此类推，如果有二分则为O(logn)，二分例如快速幂、二分查找，如果一个for循环套一个二分，那么时间复杂度则为O(nlogn)。

以上就是关于求算法的时间复杂度相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。

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