算法复杂度分为时间复杂度和空间复杂度。
其作用:
时间复杂度是指执行算法所需要的计算工作量;
而空间复杂度是指执行这个算法所需要的内存空间。
(算法的复杂性体现在运行该算法时的计算机所需资源的多少上,计算机资源最重要的是时间和空间(即寄存器)资源,因此复杂度分为时间和空间复杂度)。
简单来说,时间复杂度指的是语句执行次数,空间复杂度指的是算法所占的存储空间
计算时间复杂度的方法:
- 用常数1代替运行时间中的所有加法常数
- 修改后的运行次数函数中,只保留最高阶项
- 去除最高阶项的系数
时间复杂度
算法的时间复杂度是一个函数,它定量描述了该算法的运行时间,时间复杂度常用“O”表述,使用这种方式时,时间复杂度可被称为是渐近的,它考察当输入值大小趋近无穷时的情况
时间复杂度是用来估计算法运行时间的一个式子(单位),一般来说,时间复杂度高的算法比复杂度低的算法慢
print('Hello world') # O(1) # O(1) print('Hello World') print('Hello Python') print('Hello Algorithm') for i in range(n): # O(n) print('Hello world') for i in range(n): # O(n^2) for j in range(n): print('Hello world') for i in range(n): # O(n^2) print('Hello World') for j in range(n): print('Hello World') for i in range(n): # O(n^2) for j in range(i): print('Hello World') for i in range(n): for j in range(n): for k in range(n): print('Hello World') # O(n^3)
几次循环就是n的几次方的时间复杂度
n = 64 while n > 1: print(n) n = n // 2
26 = 64,log264 = 6,所以循环减半的时间复杂度为O(log2n),即O(logn)
如果是循环减半的过程,时间复杂度为O(logn)或O(log2n)
常见的时间复杂度高低排序:O(1)<O(logn)<O(n)<O(nlogn)<O(n2)<O(n2logn)<O(n3)
空间复杂度
空间复杂度:用来评估算法内存占用大小的一个式子
a = 'Python' # 空间复杂度为1 # 空间复杂度为1 a = 'Python' b = 'PHP' c = 'Java' num = [1, 2, 3, 4, 5] # 空间复杂度为5 num = [[1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4]] # 空间复杂度为5*4 num = [[[1, 2], [1, 2]], [[1, 2], [1, 2]] , [[1, 2], [1, 2]]] # 空间复杂度为3*2*2
定义一个或多个变量,空间复杂度都是为1,列表的空间复杂度为列表的长度
总结
以上所述是小编给大家介绍的Python算法的时间复杂度和空间复杂度,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对网站的支持!
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稳了!魔兽国服回归的3条重磅消息!官宣时间再确认!
昨天有一位朋友在大神群里分享,自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址,com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后,确实是网易的网址,也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情,因为以前都没有出现这样的情况,现在突然提示跳转到国服战网的网址,是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢?
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