数据结构中时间复杂度是越大越好还是越小越好？为什么？ 越小越好，时间复杂度表示解决某个问题所需的大致时间，用时越少表明越快
时间复杂度和语句频度有什么区别？（数据结构问题）望高手指点！！谢谢！ 1.频度计算：int sum1(int n){int p=1，sum=0，i；频度：1(或3，总之是个常数与n无关)for(i=1；i；i+){/频度：n+1p*=i；频度：nsum+p；频度：n}return(sum)；频度：1}该函的执行频度为：3n+3（或3n+5)2.时间复杂度计算依据“频度”可知该函数为n的一次方，可表示为O(n)，也可表示为Θ(n)；后者更准确。3.(补充)求“时间复杂度”是目的，“频度”仅是手段，前者要依据后者的计算。4.(补充)求算法的“时间复杂度”是为了估计和比较不同算法处理同一问题时的效率，只“估计”即可，不必也不可能准确得出计算时间（涉及不同硬件、系统软件和编译系统等）5.(补充)算法的时间复杂度计算问题涉及渐近符的使用，去看专门的算法分析书籍。其中有两个重要规则：忽略低阶，忽略系数。6.\"3n+3\"与\"3n+5\"问题，当n很大时，执行的时间与+3还是+5无关。也就是\"忽略低阶。
什么是时间复杂度、空间复杂度？ 1、时间复杂度是指执行算法所需要的计算工作量。时间复杂度是一个函数，它定性描述了该算法的运行时间。这是一个关于代表算法输入值的字符串的长度的函数。时间复杂度常用大O符号表述，不包括这个函数的低阶项和首项系数。2、空间复杂度是指执行这个算法所需要的内存空间。空间复杂度需要考虑在运行过程中为局部变量分配的存储空间的大小，它包括为参数表中形参变量分配的存储空间和为在函数体中定义的局部变量分配的存储空间两个部分。空间复杂度也就是对一个算法在运行过程中临时占用存储空间大小的量度，记做S(n)=O(f(n))。比如直接插入排序的时间复杂度是O(n^2)，空间复杂度是O(1)。扩展资料：时间复杂度和空间复杂度往往是相互影响的。当追求一个较好的时间复杂度时，可能会使空间复杂度的性能变差，即可能导致占用较多的存储空间；相反的当追求一个较好的空间复杂度时，就可能会使时间复杂度的性能变差，即可能导致占用较长的运行时间。因此，当设计一个算法(特别是大型算法)时，要综合考虑算法的各项性能，算法的使用频率，算法处理的数据量的大小，算法描述语言的特性，算法运行的机器系统环境等各方面因素，才能够设计出比较好的算法。算法的时间复杂度和。
数据结构里怎么算时间复杂度和空间复杂度？ 空间复杂度：线性表和链表都是线性的，树的话，一般是O（log2n）。图的要复杂很多，一般不考虑。时间复杂度：基本运算语句的执行次数（一般是最深层循环内的语句），比如for(int i=0；i；i+)printf(\"study\\n\")；基本运算语句上述的复杂度为O（n），还有就是 要舍去前面的系数和 后面的加和，因为相对于n，可以忽略不计
数据结构中的时间复杂度和空间复杂度怎么样理解？ 时间复杂度为O（f（n））说的是算法的时间T（n）随n的增长与函数f(n)的增长速度相同，这里的\"相同\"应这样理解，比如n增长变为原来的两倍，T(n)与f(n)都变为原来的K倍（增长相同）。如：T（n）=n^2+n+2=O(n^2)的复杂度是说，n变为原来的两倍，T（n)就变为原来的4倍(n足够大时)。这里的大O表示时间复杂度只是T（n）的一个上限，即最坏情况，但习惯上都考虑这种情况。
一个算法的时间复杂度和其空间复杂度有何关系 一个算法的时间复杂度和其空间复杂度的关系可这样理解一个算法要做高效率低存储是很困难的，也就是说，算法的时间复杂度小，可能需要较大的空间复杂度。反之亦然。也可以说，通过空间换得时间
什么叫时间复杂度和空间复杂度？
时间复杂度与空间复杂度有什么关系 时间复杂度与空间复杂度没有必然联系。但是也有以空间换时间或时间换空间的，此时，它们就会有影响。像散列法，用更多的空间，但时间会小于O(n)。
算法的时间复杂度与空间复杂度各是什么意思
