有没有人会分析计算一段算法的时间复杂度跟空间复杂度的?高分跪求!

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有没有人会分析计算一段算法的时间复杂度跟空间复杂度的?高分跪求!(图1)


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第一个回答者好像没能回答,希望其他各位帮帮忙,再次谢谢了展开
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解决方案1:

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。作为初学者,我们可以用f(n)的数量级O来粗略地判断算法的时间复杂性,如上例中的时间复杂性可粗略地表示为T(n)=O(n2)。

2.空间复杂性:

例2:将一一维数组的数据(n个)逆序存放到原数组中,下面是实现该问题的两种算法:

算法1:for i:=1 to n do

b[i]:=a[n-i+1];

for i:=1 to n do

a[i]:=b[i];

算法2:for i:=1 to n div 2 do

begin

t:=a[i];a[i]:=a[n-i-1];a[n-i-1]:=t

end;

算法1的时间复杂度为2n,空间复杂度为2n

算法2的时间复杂度为3*n/2,空间复杂度为n+1

显然算法2比算法1优,这两种算法的空间复杂度可粗略地表示为S(n)=O(n)

信息学比赛中,经常是:只要不超过内存,尽可能用空间换时间。
另外,站长团上有产品团购,便宜有保证

有没有人会分析计算一段算法的时间复杂度跟空间复...

答: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。 ...

使用递归算法计算二项式系数,并分析算法时间空间复...

答:#includeusing namespace std;int C(int n,int m){ if(m==0 || m==n) return 1; else return C(n-1,m-1)+C(n-1,m);//杨辉三角}int main(){ int n,m; cin>>n>>m; cout

时间复杂度与空间复杂度有什么关系

答:时间复杂度与空间复杂度没有必然联系。但是也有以空间换时间或时间换空间的,此时,它们就会有影响。像散列法,用更多的空间,但时间会小于O(n)。

算法的时间复杂度与空间复杂度各是什么意思

答: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 < n;++i) ; 这个循环执行n次 所以时间复杂度是O(n) for(int i = 0; i< n;++i) { for(in...

遗传算法的时间复杂度和空间复杂度分别是多少啊?

答:空间复杂度: 是程序运行所以需要的额外消耗存储空间,一般的递归算法就要有o(n)的空间复杂度了,简单说就是递归集算时通常是反复调用同一个方法,递归n次,就需要n个空间。 时间复杂度: 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...

算法的空间复杂度于时间复杂度的关系?

答:有“必定”的话不对。因为对一些特殊情况存在特例有高的时空复杂度或同时为低的时空复杂度。但对一般情况下给定存储空间如给定65535K的内存但不限定时间时,就存在时间空间的负相关关系。对于既不限定时间,也不限定空间的程序,算法的时间复杂度...

算法的时间复杂度与空间复杂度有之间关系吗

答:时间复杂度 是算法的执行时间 空间复杂度是 算法需要的内存空间,两者没有必然联系。

时间复杂度O与空间复杂度O是什么意思

答:如果你学过数据结构的话,应该会有所了解,这两个值,是在处理一个数据时,所花费的时间和内存占用空间大小,进而来优化算法的。比如数据的排序,有很多算法,有不同的时间和空间复杂度。

算法的时间复杂度和空间复杂度之间有矛盾吗

答:可以说,有。 对于某个程序,对他进行时间上的优化,可以想到用数组记录关键字,分治等方法。。。很多都是要用更多空间,甚至说当算法在基础空间下采用了最佳算法时,只有通过以空间换时间的方法优化。 尤其是DP,对于不懂降维、滚动的新手来说...

算法的时间复杂度和空间复杂度哪个更重要

答:时间复杂度重要,因为设计算法要考虑达到的目标之一就是高效率,那么就要求执行算法的时间短,所需要的存储空间少。而空间复杂度输入数据所占用的空间,因为输入数据所占用的空间只取决于问题本身,和算法无关,所以算法的时间复杂更为重要

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