算法复杂度的时间复杂度 （1）时间频度一个算法执行所耗费的时间，从理论上是不能算出来的，必须上机运行测试才能知道。但我们不可能也没有必要对每个算法都上机测试，只需知道哪个算法花费的时间多，哪个算法花费的时间少就可以了。并且一个算法花费的时间与算法中语句的执行次数成正比例，哪个算法中语句执行次数多，它花费时间就多。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)。算法的时间复杂度是指执行算法所需要的计算工作量。（2）时间复杂度在刚才提到的时间频度中，n称为问题的规模，当n不断变化时，时间频度T(n)也会不断变化。但有时我们想知道它变化时呈现什么规律。为此，我们引入时间复杂度概念。一般情况下，算法中基本操作重复执行的次数是问题规模n的某个函数，用T(n)表示，若有某个辅助函数f(n)，使得当n趋近于无穷大时，T(n)/f(n)的极限值为不等于零的常数，则称f(n)是T(n)的同数量级函数。记作T(n)=O(f(n))，称O(f(n))为算法的渐进时间复杂度，简称时间复杂度。在各种不同算法中，若算法中语句执行次数为一个常数，则时间复杂度为O(1)，另外，在时间频度不相同时，时间复杂度有可能相同，如T(n)=n^2+3n+4与T(n)=4n^2+2n+1它们的频度不同，但时间复杂度相同。
如何计算时间复杂度 什么计算时间复杂度？不明白。能否说明白些？什么是算法的时间复杂度？算法的时间复杂度：算法中的基本操作的循环次数是待解决问题规模n的某个函数f（n），算法的时间量度。
如何计算时间复杂度
衡量算法复杂度主要包括两个方面时间复杂度和什？ 时间复杂度表面的意思就是代码花费的时间，但是一般使用这个概念的时候，更注重的是随着数据量增长，代码执行时间的增长情况。一般认为一个基本的运算为一次运行算，例如加。
用C++函数描述个算法，并求出时间复杂度 #includeint max=0，may=0；int array[5][5]；void ReMax(){int i，j；冒泡法，时间复杂度为5*5for(i=0；i；i+)for(j=0；j；j+)if(array[max][may][i][j+1]){max=i；may=j+1；}}void main(){int i，j；a=(int*)malloc(5*sizeof(int))；cout请输入一个数组array[5][5]：\"；for(i=0；i；i+)for(j=0；j；j+)cin>；>；array[i][j]；ReMax()；cout最大值坐标：\"，\"；}
算法复杂度最低什么意思，举几个例子说明一下 就是要算法要耗费的时间的一种评估方法如同速度来评价跑路耗费的时间简单情况复杂度的一般评估采用大0算法因为计算速度很快只有在指数更改的情况下才会对计算造成很大影响因此大0算法考虑指数变化如2n方的使用方法 使用n方来表示其复杂度
什么是算法的时间复杂度？ 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
在一个具体的程序中，程序的复杂度是如何计算的？ 算法的复杂性算法的复杂性是算法效率的度量，是评价算法优劣的重要依据。一个算法的复杂性的高低体现在运行该算法所需要的计算机资源的多少上面，所需的资源越多，我们就说该算法的复杂性越高；反之，所需的资源越低，则该算法的复杂性越低。计算机的资源，最重要的是时间和空间（即存储器）资源。因而，算法的复杂性有时间复杂性和空间复杂性之分。不言而喻，对于任意给定的问题，设计出复杂性尽可能低的算法是我们在设计算法时追求的一个重要目标；另一方面，当给定的问题已有多种算法时，选择其中复杂性最低者，是我们在选用算法适应遵循的一个重要准则。因此，算法的复杂性分析对算法的设计或选用有着重要的指导意义和实用价值。简言之，在算法学习过程中，我们必须首先学会对算法的分析，以确定或判断算法的优劣。1.时间复杂性：例1：设一程序段如下（为讨论方便，每行前加一行号）(1)for i：=1 to n do(2)for j：=1 to n do(3)x：=x+1试问在程序运行中各步执行的次数各为多少？解答：行号 次数(频度)(1)n+1(2)n*(n+1)(3)n*n可见，这段程序总的执行次数是：f(n)=2n2+2n+1。在这里，n可以表示问题的规模，当n趋向无穷大时，如果 f(n)的值很小，则算法优。
算法的时间复杂度O(n)如何计算，面试时候经常会有算法相关的题目，这里介绍基本的算法时间复杂度O的概念，O代表一个函数如f=^2就是O（^2）时间复杂度为的平方。。
