前言
此文章是对于工夫复杂度的
提醒:以下是本篇文章正文内容,上面案例可供参考
一、工夫复杂度是什么?
工夫复杂度的定义:在计算机科学中,算法的工夫复杂度是一个函数,它定量形容了该算法的运行工夫。一个算法执行所消耗的工夫,从实践上说,是不能算进去的,只有你把你的程序放在机器上跑起来,能力晓得。然而咱们须要每个算法都上机测试吗?是能够都上机测试,然而这很麻烦,所以才有了工夫复杂度这个剖析形式。一个算法所破费的工夫与其中语句的执行次数成正比例,算法中的基本操作的执行次数,为算法的工夫复杂度。
大白话来说就是:这个算法最高跑了多少次。不懂?没关系,上面咱们看具体例子,每个例子都有他的特色,可能会打断你上一条的想法,而后你就明确工夫复杂度是个什么货色。
二、实体展现
1. 工夫复杂度为 1
void Func4(int N) {
int count = 0;
for (int k = 0; k < 100; ++ k)
{++count;}
printf("%d\n", count);
}
工夫复杂度为 1,是执行常数次的意思,CPU 一秒能运行上亿次,这些数字不过尔尔,你的 int 又能有多大。
所以这里尽管运行 100 次,然而工夫复杂度为 1。
2. 工夫复杂度为 N^2
代码如下(示例):
// 请计算一下 Func1 中 ++count 语句总共执行了多少次?void Func1(int N) {
int count = 0;
for (int i = 0; i < N ; ++ i) {for (int j = 0; j < N ; ++ j)
{++count;}
}
for (int k = 0; k < 2 * N ; ++ k) {++count;}
int M = 10;
while (M--) {++count;}
Func1 执行的基本操作次数:
F(N)=N^2+2*N+10;
理论中咱们计算工夫复杂度时,咱们其实并不一定要计算准确的执行次数,而只须要大略执行次数,那么这里咱们应用大 O 的渐进表示法(这个就是取最高阶的)。
这里咱们就取 N^2。
3. 工夫复杂度还是为 N^2
void BubbleSort(int* a, int n) {assert(a);
for (size_t end = n; end > 0; --end)
{
int exchange = 0;
for (size_t i = 1; i < end; ++i)
{if (a[i-1] > a[i])
{Swap(&a[i-1], &a[i]);
exchange = 1;
}
}
if (exchange == 0)
break;
}
}
咱们来看最坏执行了 N *(N+1)/2,最高阶是多少是 N^2,其余的 1 /2,N/2,通通不要了。
4. 工夫复杂度为 M +N
代码如下(示例):
void Func3(int N, int M) {
int count = 0;
for (int k = 0; k < M; ++ k)
{++count;}
for (int k = 0; k < N ; ++ k)
{++count;}
printf("%d\n", count);
}
因为 M 和 N 不是一个未知数,所以不能合并,是不是又认知到了什么。
5. 工夫复杂度为 N
void Func2(int N) {
int count = 0;
for (int k = 0; k < 2 * N ; ++ k)
{++count;}
int M = 10;
while (M--)
{++count;}
printf("%d\n", count);
}
看清楚了 M 是 10,不是未知数。
6. 工夫复杂度为 logN
int BinarySearch(int* a, int n, int x) {assert(a);
int begin = 0;
int end = n-1;
// [begin, end]:begin 和 end 是左闭右闭区间,因而有 = 号
while (begin <= end)
{int mid = begin + ((end-begin)>>1);
if (a[mid] < x)
begin = mid+1;
else if (a[mid] > x)
end = mid-1;
else
return mid;
}
return -1; }
这个代码是数学上二分法的实现,就不停得除二,执行多少次呢,log2(N),所以这类的工夫复杂度为 logN。
三、总结
这么看来工夫复杂度就那么几个式子