1樓：匿名使用者
看迴圈bai
或者遞迴的層du數。
zhi比如該函
dao數為版o（n）權
int f(int x,int y)
{int i,j;
for(i=0;i
而該函式為o（n2）
int f(int x,int y)
{int i,j;
for(i=0;i
某演算法的時間複雜度為o(n),表明該演算法的：
2樓：真真
選c說明演算法的時間複雜度tn小於等於**（c為比例常數），即tn＝o(n)，時間複雜度是問題規模n的函式。
3樓：飛沛和妙珍
一個演算法花費的時間與演算法中語句的執行次數成正比例，哪個演算法中語句執行次數多，它花費時間就多。一個演算法中的語句執行次數稱為語句頻度或時間頻度。記為t(n)。
t(n)=o(n*n)的意思就是演算法大概執行n的平方次，時間與執行次數成正比。，問題規模還是n。
跟o（）沒有關係。
4樓：我已萌出天際
n就是問題的規模，因此a答案不對，答案是c，時間複雜度就是執行時間，o代表同數量級，至於答案b，則是c中包含的特例，一般o(n^2)得演算法並不一定是執行時間等於n^2
一個演算法的時間複雜度至少是o（n），這種演算法有意義嗎？為什麼？
5樓：匿名使用者
有意來義, 一般對於大型計算, 比如自
算天體物理, 全社會經濟模型, 核****, 密碼破解等.... 不需要費勁去研究演算法, 直接就是窮舉, 靠大型機的運算能力來獲取結果.
演算法一般都是學術研究, 實踐領域往往都是靠大型機的能力算
時間複雜度o(n)什麼意思
6樓：飛俠·閃電
時間複雜度
演算法分析
同一問題可用不同演算法解決，而一個演算法的質量優劣將影響到演算法乃至程式的效率。演算法分析的目的在於選擇合適演算法和改進演算法。一個演算法的評價主要從時間複雜度和空間複雜度來考慮。
1、時間複雜度
（1）時間頻度
一個演算法執行所耗費的時間，從理論上是不能算出來的，必須上機執行測試才能知道。但我們不可能也沒有必要對每個演算法都上機測試，只需知道哪個演算法花費的時間多，哪個演算法花費的時間少就可以了。並且一個演算法花費的時間與演算法中語句的執行次數成正比例，哪個演算法中語句執行次數多，它花費時間就多。
一個演算法中的語句執行次數稱為語句頻度或時間頻度。記為t(n)。
（2）時間複雜度
在剛才提到的時間頻度中，n稱為問題的規模，當n不斷變化時，時間頻度t(n)也會不斷變化。但有時我們想知道它變化時呈現什麼規律。為此，我們引入時間複雜度概念。
一般情況下，演算法中基本操作重複執行的次數是問題規模n的某個函式，用t(n)表示，若有某個輔助函式f(n),使得當n趨近於無窮大時，t（n)/f(n)的極限值為不等於零的常數，則稱f(n)是t(n)的同數量級函式。記作t(n)=o(f(n)),稱o(f(n)) 為演算法的漸進時間複雜度，簡稱時間複雜度。
在各種不同演算法中，若演算法中語句執行次數為一個常數，則時間複雜度為o(1),另外，在時間頻度不相同時，時間複雜度有可能相同，如t(n)=n2+3n+4與t(n)=4n2+2n+1它們的頻度不同，但時間複雜度相同，都為o(n2)。
按數量級遞增排列，常見的時間複雜度有：
常數階o(1),對數階o(log2n),線性階o(n),
線性對數階o(nlog2n),平方階o(n2)，立方階o(n3),...，
k次方階o(nk),指數階o(2n)。隨著問題規模n的不斷增大，上述時間複雜度不斷增大，演算法的執行效率越低。
2、空間複雜度
與時間複雜度類似，空間複雜度是指演算法在計算機內執行時所需儲存空間的度量。記作:
s(n)=o(f(n))
我們一般所討論的是除正常佔用記憶體開銷外的輔助儲存單元規模。
拓撲排序時間複雜度o(n+e)怎麼算的？
7樓：沈偉棟
對有n個頂點和e條弧的有向圖而言，建立求各頂點的入度的時間複雜度為o(e)；建零入度頂點棧的時間複雜度為o(n)；在拓撲排序過程中，若有向圖無環，則每個頂點進一次棧、出一次棧，入度減1的操作在while語句中總共執行e次，所以總的時間複雜度為o(n+e)。
通常，這樣的線性序列稱為滿足拓撲次序(topological order)的序列，簡稱拓撲序列。簡單的說，由某個集合上的一個偏序得到該集合上的一個全序，這個操作稱之為拓撲排序。
時間複雜度是同一問題可用不同演算法解決，而一個演算法的質量優劣將影響到演算法乃至程式的效率。演算法分析的目的在於選擇合適演算法和改進演算法。
電腦科學中，演算法的時間複雜度是一個函式，它定性描述了該演算法的執行時間。這是一個關於代表演算法輸入值的字串的長度的函式。
時間複雜度常用大o符號表述，不包括這個函式的低階項和首項係數。使用這種方式時，時間複雜度可被稱為是漸近的，它考察當輸入值大小趨近無窮時的情況。
擴充套件資料
在計算時間複雜度的時候，先找出演算法的基本操作，然後根據相應的各語句確定它的執行次數，再找出 t(n) 的同數量級，找出後，f(n) = 該數量級，若 t(n)/f(n) 求極限可得到一常數c，則時間複雜度t(n) = o(f(n))。
按數量級遞增排列，常見的時間複雜度有：
常數階o(1),線性階o(n),
線性對數階o(nlog2n),平方階o(n^2)，立方階o(n^3),...，
k次方階o(n^k),指數階o(2^n)。隨著問題規模n的不斷增大，上述時間複雜度不斷增大，演算法的執行效率越低。
8樓：星麓の守護
因為演算法中要輸出n個點（即入度為0的點輸出），要刪掉e條弧（即入度不為0的點入度減一），所以時間複雜度為o(n+e)
9樓：sun了個晒
你看一下求入度那個演算法是不是有兩個for迴圈，一個遍歷頂點，一個遍歷與這個頂點有關的邊，注意這裡不是e，兩個for的最終結果才是遍歷所有的邊，才是e，所以演算法複雜度是o(e)hiahia.
c語言中的演算法裡，時間複雜度可以記為o(n平方)。字母o 表示什麼？
10樓：匿名使用者
計算機科來學中，算自法的時間複雜度是一個函式，它定量描述了該演算法的執行時間。這是一個關於代表演算法輸入值的字串的長度的函式。時間複雜度常用大o符號表述，不包括這個函式的低階項和首項係數。
代表「order of ...」（……階）的大 o，最初是一個大寫的希臘字母希臘字母'ο'（omicron），現今用的是大寫拉丁字母『o』。
11樓：本澤馬
大baio符號是用於描述函式漸du近行為的數zhi學符號，一般用來刻畫dao
被截斷的無窮級數剩餘版項權，最先由德國數論學家保羅·**曼在其著作《解析數論》引入，並在另外一個德國數論學家艾德蒙·朗道的著作中推廣，所以又稱為朗道符號。大o是"order of..." (……階)的意思，最初是一個大寫的希臘字母'o'(omicron)，現在用的大寫的英文字母'o'。
資料結構演算法並說明時間複雜度和空間複雜度
演算法主要用了一個bai額外du的先入後出的線性表 即棧zhi 假定dao陣列為版num n 流程如下 1.先申請一個能存放權n個整數的棧。2.把原有陣列的後n p個元素，從後面num n 1 到num p 開始依次壓入棧。3.把陣列的前p個元素，從num p 1 開始，把num n 1 num p...
在下列排序演算法中，哪演算法的時間複雜度與初始排序無關
在下列排序演算法中，哪一個演算法的時間複雜度與初始排序無關 a.插入排序 b.起泡排序 c.快速排序 d.選擇排序 在下列排序演算法中，哪一個演算法的時間複雜度與初始排序無關 d不管原陣列是什麼樣子，每一次你都要遍歷一邊剩餘的數來選取最大 最小值 演算法的時間複雜度與初始排序無關的都有什麼排序 常見...
請問演算法的時間複雜度是怎麼計算出來的
首先假設任意copy 一個簡單運算的時間都是1，例如a 1 a a a b 這些運算的時間都是1.那麼例如 for int i 0 i注意，這裡計算一次的時間是1.那麼上面的這個例子的時間複雜度就是 m n再例如氣泡排序的時間複雜度是n n 快排的時間複雜度是log n 詳細的情況，建議你看 演算法...