1樓：
時間複雜度和空間複雜度 1、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 2、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(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。
各種程式語言的相同點和不同點
2樓：匿名使用者
相同點：都有一定的邏輯結構
不同點：程式語言有分好幾種，，比如高階語言，它是人比較容易看的懂的，跟英語很象。低階語言就比較難看懂，它是直接對硬體進行操作的。
3樓：匿名使用者
相同點：多種程式語言都是為了實現一定的功能而編制
不同點：一種語言可以實現的程式，另一種語言不一定能夠實現。
由於程式語言較多，這裡也不便多說
演算法和程式語言有何區別？
4樓：匿名使用者
演算法是處理解決問題的思路及辦法，程式語言是按照一定語法把演算法表達來。
演算法是一系列解決問題的清晰指令，也就是說，能夠對一定規範的輸入，在有限時間內獲得所要求的輸出。演算法常常含有重複的步驟和一些比較或邏輯判斷。如果一個演算法有缺陷，或不適合於某個問題，執行這個演算法將不會解決這個問題。
不同的演算法可能用不同的時間、空間或效率來完成同樣的任務。一個演算法的優劣可以用空間複雜度與時間複雜度來衡量。
程式語言（programming language），是用來定義計算機程式的形式語言。它是一種被標準化的交流技巧，用來向計算機發出指令。一種計算機語言讓程式設計師能夠準確地定義計算機所需要使用的資料，並精確地定義在不同情況下所應當採取的行動。
5樓：匿名使用者
演算法是你說話的內容，程式語言是你說話的語種，程式設計是說話這個動作
6樓：匿名使用者
演算法等於程式減去程式結構呀
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