函数时间复杂度分析表,时间复杂度表

函数时间复杂度分析表,时间复杂度表

函数中有三重循环，通过分析证明可知，时间复杂度为O ( N 3 ) O(N^{3})O(N3); 解法二// 解法二int MaxSum2(int A[],int N) { int ThisSum,MaxSum = 0; int i,j常见的时间复杂度最坏情况与平均情况举个例子inti,j;for(i=0;i

∩０∩ voidmergesort(inti,intj){intm;if(i!=j){m=(i+j)/2;mergesort(i,m);mergesort(m+1,j);merge(i,j,m);}} 1 2 3 4 5 6 7 9 本题就涉及到递归相关的时间复杂度分析，实际上，这就是归并排这里要是a>=1,b>1,并且f(n)是正函数使用主定理方法，就是比较两个公式阶的比较n log ⁡ b a n^{\log_{b}{a} }nlogb​a与f ( n ) f(n)f(n),已求出T(n)的时间复

∪＾∪ 第二个for共循环了n次，分离里面的Heap Adjust(1,n)函数单独分析：假设这个Heap Adjust的for循环共循环了k次，初试条件j = 2 增加条件为j*=2,则满足2^k = n;这在进行算法分析时，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))。f(n)是

第一次循环的时间复杂度函数为O(mlogn),第二次循环的时间复杂度函数为O( ),由于O( )>O(mlogn),即O()作为用于表述算法的时间复杂度函数更为精确，函数整体时间复比如一个函数f(x)=n^2+100*n+1+2^n 上面有一种很明显的时间复杂度关系：2^n>n^2>100*n>1 也就是说当数据足够大的时候，我们主要去关注函数增速最快的一项，在分析

*/intListEmpty(SqList*L){if(L->length==0){return1;}else{return0;}}intmain(){SqList L;//声明一个顺序表InitList(&L);intn=6;inta[n];inte;//用来接收删除其作用：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，时间复杂度常用“O”表述，使用母函数