知识大全 数据结构之算法和算法分析[4]
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一个算法是由控制结构和原操作构成的 其执行时间取决于两者的综合效果 为了便于比较同一问题的不同的算法 通常的做法是 从算法中选取一种对于所研究的问题来说是基本运算的原操作 以该原操作重复执行的次数作为算法的时间度量 一般情况下 算法中原操作重复执行的次数是规模n的某个函数T(n)
许多时候要精确地计算T(n)是困难的 我们引入渐进时间复杂度在数量上估计一个算法的执行时间 也能够达到分析算法的目的
定义(大Ο记号) 如果存在两个正常数c和n 使得对所有的n n≥n 有
f(n) ≤ cg(n)
则有
f(n) = Ο(g(n))
例如 一个程序的实际执行时间为T(n)= n + n + 则T(n)=Ο(n )
使用大Ο记号表示的算法的时间复杂度 称为算法的渐进时间复杂度(Asymptotic Complexity)
通常用Ο( )表示常数计算时间 常见的渐进时间复杂度有
Ο( )<Ο(log n)<Ο(n)<Ο(nlog n)<Ο(n )<Ο(n )<Ο( n)
cha138/Article/program/sjjg/201311/23946相关参考
算法与数据结构是相辅相承的解决某一特定类型问题的算法可以选定不同的数据结构而且选择恰当与否直接影响算法的效率反之一种数据结构的优劣由各种算法的执行来体现 要设计一个好的算法通常要考虑以下的要求
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已知指针la和lb分别指向两个无头结点单链表中的首元结点下列算法是从表la中删除自第i个元素起共len个元素后将它们插入到表lb中第i个元素之前试问此算法是否正确？若有错请改正之 StatusD
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