Python_时间复杂度概念
时间频度:一个算法中的语句执行次数称为语句频度或时间频度,记为T(n)(T代表次数,n代表问题规模)
时间复杂度:呈现时间频度的变化规律,记为T(n)=O(f(n)) 指数时间:一个问题求解所需的执行时间m(n),依输入数据n呈指数倍成长(即 求解所需的执行时间呈指数倍成长)
常数时间:对一个算法,时间频度T(n)上界与输入的大小无关,记作O(1) 对数时间:算法为T(n)=O(log n),常见的对数时间的算法有二叉树的相关操作和二分搜索
线性时间:如果一个算法的时间复杂度为O(n),则称这个算法具有线性时间,即运行时间增加的大小与输入呈线性关系 空间复杂度:所占空间多少
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