算法的时间复杂度与空间复杂度各是什么意思 是说明一个程序根据其数据n的规模大小 所使用的大致时间和空间说白了 就是表示 如果随着n的增长 时间或空间会以什么样的方式进行增长例for(int i=0；i；i)这个循环执行n次 所以时间复杂度是O(n)for(int i=0；i；i){for(int j=0；j；j)}这嵌套的两个循环 而且都执行n次那么它的时间复杂度就是 O(n^2)时间复杂度只能大概的表示所用的时间而一些基本步骤 所运行的时间不同 我们无法计算 所以省略如for(int i=0；i；i)a=b；和for(int i=0；i；i)这个运行的时间当然是第二个快 但是他们的时间复杂度都是 O(n)判断时间复杂度看循环
算法的时间复杂度怎么计算啊？什么叫基本操作的原操作啊？ 算法的时间复2113杂度就是 程序中所5261有语句的频度（该语句重复执行的次数4102）之和构成1653即是由嵌套最深层次的语句频度决定的例如：for(int i=0；i；i+)for(int j=0；j；j+)for(int k=0；k；k+){.}这里的时间复杂度O(n)=n*m*l；
如何计算一个算法的时间复杂度 求解2113算法的时间复杂度的具体步骤是：⑴找5261出算4102法中的基本语句；算法中1653执行次数最多的那条语句就是基本语句，通常是最内层循环的循环体。⑵计算基本语句的执行次数的数量级；只需计算基本语句执行次数的数量级，这就意味着只要保证基本语句执行次数的函数中的最高次幂正确即可，可以忽略所有低次幂和最高次幂的系数。这样能够简化算法分析，并且使注意力集中在最重要的一点上：增长率。⑶用大Ο记号表示算法的时间性能。将基本语句执行次数的数量级放入大Ο记号中。如果算法中包含嵌套的循环，则基本语句通常是最内层的循环体，如果算法中包含并列的循环，则将并列循环的时间复杂度相加。例如：for(i=1；i；i+)x+；for(i=1；i；i+)for(j=1；j；j+)x+；第一个for循环的时间复杂度为Ο(n)，第二个for循环的时间复杂度为Ο(n2)，则整个算法的时间复杂度为Ο(n+n2)=Ο(n2)。常见的算法时间复杂度由小到大依次为：Ο(1)Ο(log2n)Ο(n)Ο(nlog2n)Ο(n2)Ο(n3)…Ο(2n)Ο(n。Ο(1)表示基本语句的执行次数是一个常数，一般来说，只要算法中不存在循环语句，其时间复杂度就是Ο(1)。Ο(log2n)、Ο(n)、Ο(nlog2n)、Ο(n2)和Ο(n3)称为多项式时间，而Ο(2n)和Ο(n。称为。
如何计算时间复杂度
怎么计算时间复杂度；要例题具体解释一下，谢谢. (1)for(i=1；i
如何计算时间复杂度定义：如果一个问题的规模是n，解这一问题的某一算法所需要的时间为T(n)，它是n的某一函数 T(n)称为这一算法的“时间复杂性”。当输入量n逐渐加大时，时间复杂性的极限情形称为算法的“渐近时间复杂性”。我们常用大O表示法表示时间复杂性，注意它是某一个算法的时间复杂性。大O表示只是说有上界，由定义如果f(n)=O(n)，那显然成立f(n)=O(n^2)，它给你一个上界，但并不是上确界，但人们在表示的时候一般都习惯表示前者。此外，一个问题本身也有它的复杂性，如果某个算法的复杂性到达了这个问题复杂性的下界，那就称这样的算法是最佳算法。“大 O记法”：在这种描述中使用的基本参数是 n，即问题实例的规模，把复杂性或运行时间表达为n的函数。这里的“O”表示量级(order)，比如说“二分检索是 O(logn)的”，也就是说它需要“通过logn量级的步骤去检索一个规模为n的数组”记法 O(f(n))表示当 n增大时，运行时间至多将以正比于 f(n)的速度增长。这种渐进估计对算法的理论分析和大致比较是非常有价值的，但在实践中细节也可能造成差异。例如，一个低附加代价的O(n2)算法在n较小的情况下可能比一个高附加代价的 O(nlogn)算法运行得更快。当然，随着n足够大以后。
算法的时间复杂度如何计算？ 关于时间复杂度2113的计算是按照运算5261次数来进行的，比如1题：4102Sum1(int n){ int p=1，sum=0，m；1次for(m=1；m；m+)/n+1次{ p*=m；n次sum+p；}/n次return(sum)；1次}最后总的次数为1+（n+1）1653+n+n+1+1=3n+3所以时间复杂度f（o）=n；（时间复杂度只管n的最高次方，不管他的系数和表达式中的常量）其余的一样，不明白的可以来问我
算法中的时间复杂度和空间复杂度到底怎么计算呢？O()，logn中对数函数的底数是多少，是10吗，这种logn的写…
