嚴蔚敏-資料結構-時間複雜度

阿新 • • 發佈：2018-11-05

T(n)=O(f(n))表示隨著問題規模n增大，演算法的增長率和f（n）的增長率一樣大。反應是是一種增長趨勢。
這裡的big o是cs中的一種表示方法，和高數裡的上界下界函式不是一個東西

需要記住的是：

增長率是分正負的
對數函式<冪函式<指數函式<n！<n的n次方（冪指函式）
當然也有例外：n的log2n次方<n!

怎麼樣判斷哪種演算法更適宜？

在執行基本操作的次數相同的情況下，可以解決問題的規模n越大越好。
也可以反過來說
在解決問題的規模n相同的情況下，執行基本操作的次數越少越好

嚴蔚敏-資料結構-時間複雜度

T(n)=O(f(n))表示隨著問題規模n增大，演算法的增長率和f（n）的增長率一樣大。反應是是一種增長趨勢。這裡的big o是cs中的一種表示方法，和高數裡的上界下界函式不是一個東西需要記住的是：增長率是分正負的對數函式<冪函式<指數函式<n

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