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一般,时间复杂度的题型分为两种
在用于递推实现的算法中,首先找出基本运算的执行次数x与问题规模n之间的关系式,解得 x=f(n),f(n)的最高次幂为k,则算法的时间复杂度为O()。
例如:
例题1:
- int i=1;
- while(i<=n)
- i=i*2;
在例1中,设基本运算 i=i*2的执行次数为t,则<n,解得 t<,故 T(n)=O()。
例题2:
- int y=5;
- while((y+1)*(y+1)<n)
- y=y+1;
在例2中,设基本运算y=y+1的执行次数为t,则t=y-5,且(t+5+1)(t+5+1)<n,解得t<-6,即 T(n)=O()。
此类题可采用数学归纳法或直接累让循环次数。多层循环时从内到外分析,忽略单步语句、条件判断语句,只关注主体语句的执行次数。此类问题又可分为递归程序和非递归程序:
(1)递归程序一般使用公式进行递推。时间复杂度的分析如下:
T(n)=1+T(n-1)=1+1+T(n-2)=…=n-1+T(1),即 T(n)= O(n)。
例如:
- int Func(int n){
- if(n==1)return 1;
- else return 2*Func(n/2)+n;
- }
(2)非递归程序的分析比较简单,可以直接累计次数
- int m=0,i,j;
- for(i=1;i<=n;i++)
- for(j=l;j<=2*i;j++)
- m++;
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