① 演算法的時間復雜度取決於什麼
演算法的時間復雜度取決於問題的規模,待處理數據的初態。
一個語句的頻度是指該語句在演算法中被重復執行的次數。演算法中所有語句的頻度之和記為T(n),它是該演算法問題規模n的函數,時間復雜度主要分析T(n)的數量級。演算法中基本運算(最深層循環內的語句)的頻度與Tn)同數量級,因此通常採用演算法中基本運算的頻度fn)來分析演算法的時間復雜度3。
演算法的時間復雜度記為:T(n)= O(fn))式中,О 的含義是T(n)的數量級,其嚴格的數學定義是:若T(n)和fn)是定義在正整數集合上的兩個函數,則存在正常數C和n,使得當n≥no時,都滿足0≤T(n)≤Cfn)。
演算法的時間復雜度不僅依賴於問題的規模n,也取決於待輸入數據的性質(如輸入數據元素的初始狀態)。
② 演算法的時間復雜度取決於
演算法的時間復雜度取決於問題的規模和待處理數據的初態;
時間復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序的效率,演算法分析的目的在於選擇合適演算法和改進演算法;
計算機科學中,演算法的時間復雜度是一個函數,它定性描述了該演算法的運行時間,這是一個關於代表演算法輸入值的字元串的長度的函數。