数据结构，时间复杂度怎么看，求解释 简单理解，时间复杂度就是执行语句被调用了多少次。(1)如果只调用了一次，如：x=5；if(x){x=x+4；}else{x=x+3；}在大括号中的内容，只会调用一个语句，那么O(n)=1；(2)如果调用了两次，如：x=5；if(x){x=x+4；}else{x=x+3；}x=x+56；在大括号中的内容，只会调用一个语句，但是在最后，还有一个计算公式要调用语句；总共加起来就是调用2次。那么O(n)=2；（3）用1个FOR循环调用for(x=0；x；x+){x=x+1；}x会从0到n-1循环，执行的语句就是将当前x值加入新的x中，总共调用n次；那么O(n)=n；(4）用2个嵌套FOR循环调用for(x=0；x；x+){for(y=1；y；y+){x=x+y；}}遇到嵌套循环，可以先将外面的FOR语句中的变量固定为初始值x=0，主要看里面的FOR语句的时间复杂度，很明显，里面语句执行次数是从1到n总共调用n次，O(n)=n；这还只是x=0时的调用。x可以从0到n-1，共n次。每次调用都会执行n次调用y的情况，因此，执行语句x=x+y；总共会调用n*n次。O(n)=n^2。数执行语句的执行次数，就是时间复杂度。注意：(1)找到正确的执行语句。(2)for循环中的初始值和终止值。for(i=0；i；i+)i值变化是从0到n-1，共n次。for(i=0；i；i+)i值变化是从0到n，共n+1次。(3)注意for循环的调用顺序，从。
时间复杂度怎么看？ 就是O(n^3)吧其实是因为n很大的时候，后面几项比起第一项要小很多，所以可以忽略
算法的时间复杂度和空间复杂度怎么看 时间复杂度，就是计算程序运行的时间，空间复杂度，就是所占的内存空间。同一问题可用不同算法解决，而一个算法的质量优劣将影响到算法乃至程序的效率。算法分析的目的在于选择合适算法和改进算法。计算机科学中，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。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。使用这种方式时，时间复杂度可被称为是渐近的，它考察当输入值大小趋近无穷时的情况。空间复杂度(Space Complexity)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)。而一般的递归算法就要有O(n)的空间复杂度了，因为每次递归都要存储返回信息。一个算法的优劣主要从算法的执行时间和所需要占用的存储空间两个方面衡量。
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。
如何计算时间复杂度 1、先找出算法的基本2113操作，然后根据相5261应的各语句确定它的4102执行次数，再找出T（n）的同数量级（它1653的同数量级有以下：1，Log2n，n，nLog2n，n的平方，n的三次方，2的n次方，n！找出后，f（n）=该数量级，若T(n)/f(n)求极限可得到一常数c，则时间复杂度T（n）=O（f（n））。2、举例for（i=1；i；i）{ for(j=1；j；j){ c[i][j]=0；该步骤属于基本操作 执行次数：n的平方次for(k=1；k；k)c[i][j]+a[i][k]*b[k][j]；该步骤属于基本操作 执行次数：n的三次方次 } }则有 T（n）=n的平方+n的三次方，根据上面括号里的同数量级，我们可以确定 n的三次方为T（n）的同数量级则有f（n）=n的三次方，然后根据T（n）/f（n）求极限可得到常数c则该算法的 时间复杂度：T（n）=O（n的三次方）扩展资料分类按数量级递增排列，常见的时间复杂度有：常数阶O(1)，对数阶O()，线性阶O(n)，线性对数阶O(nlog2n)，平方阶O(n^2)，立方阶O(n^3)，.，k次方阶O(n^k)，指数阶O(2^n)。随着问题规模n的不断增大，上述时间复杂度不断增大，算法的执行效率越低。关于对其的理解《数据结构（C语言版）》-严蔚敏 吴伟民编著 第15页有句话“整个算法的执行时间与基本操作重复执行的次数成。
算法中的时间复杂度和空间复杂度到底怎么计算呢？
