1樓：匿名使用者
數量級釋義：
用來量度或估計某些物理量大小的一種概念。當一個物理量的數值寫成以10為底的指數表示式時，指數的數目就是這個物理量的數量級。例如地球赤道半徑為6378千米，可以寫成6.
378×10^3千米或6.378×10^6米。就千米來說，它的數量級是3；就米來說，它的數量級是6。
2樓：
就是說，相對的執行時間倍數。
如果是o(1)，那就是說在固定時間內完成，如果是o(n)，那麼n越大，當然就越久，所以它和o(1)就不在一個資料級，相應的o(n平方)就更久了，對吧
這個感覺就和1、10、100、10000這種數量級是一樣的。
3樓：風火輪
o(n)表示時間複雜度。
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(logn)、線性階o(n)、線性對數階o(nlogn)、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)......
在n不斷增大情況下，數量級越大，o(n)就增長得越快，通常數量級所使用的比例為10，那麼1000和100的數量級分別為3和2，當然也可以用2作為比例，4和16的數量級分別為2和4。
類比到時間複雜度，當n很大的時候，o(2^n)和o(n)之間差的數量級就非常巨大。
資料結構中演算法的時間複雜度是什麼？
4樓：曹妃賁溪
程式所用時間關於資料規模的函式
比如：給n個數排序需要n^2的時間
時間複雜度專就是o（n^2）
通常屬有
o(2)
常數與輸入資料規模無關
o(n)
成正比o(log2n)
平方與資料規模成正比
o(n^2)
與資料規模的平方成正比
o(n^3)
……三次方……
o(n!)階乘
資料結構 演算法時間複雜度定義
5樓：匿名使用者
1）時間頻度
一個演算法執行所耗費的時間，從理論上是不能算出來的，必須上機執行測試才能知道。但我們不可能也沒有必要對每個演算法都上機測試，只需知道哪個演算法花費的時間多，哪個演算法花費的時間少就可以了。並且一個演算法花費的時間與演算法中語句的執行次數成正比例，哪個演算法中語句執行次數多，它花費時間就多。
一個演算法中的語句執行次數稱為語句頻度或時間頻度。記為t(n)。
2）時間複雜度
在剛才提到的時間頻度中，n稱為問題的規模，當n不斷變化時，時間頻度t(n)也會不斷變化。但有時我們想知道它變化時呈現什麼規律。為此，我們引入時間複雜度概念。
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)=n^2+3n+4與t(n)=4n^2+2n+1它們的頻度不同，但時間複雜度相同，都為o(n^2)。
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(log(2)n),線性階o(n),
線性對數階o(nlog(2)n),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。
稱演算法的時間複雜度為o（f（n）），其中含義是指演算法的執行時間和什麼的數量級相同？
6樓：匿名使用者
和f(n)相同。
這都什麼定義啊，就是對o()符號的曲解。
c語言資料結構時間複雜度,C語言，資料結構中演算法的時間複雜度
1 因為抄f n 和g n 在n趨於 無窮大時襲為n 3階，h n 為n 1.5因此 1 f n o g n 2 g n o f n 3 h n o n 1.5 都正確bai，第 4 不對，du因為nlgn 的無窮zhi 大階次比n 1.5低，h n 趨於無窮大時dao被忽略了3 從優到劣也就是從階...
資料結構「時間複雜度」的題目，資料結構 有關時間複雜度題目 求高手！求詳細解釋
o表示法首先要弄清楚什麼用它來代表的上限的漸近執行時間的演算法函式g n o g n 代表了一組函式。介紹到演算法書定義 o g n 看到上面也可以忽略不明白，你只需要知道在低階項的漸近積極的作用，在確定上限和下限，可以忽略不計，因為當n大，他們相對來說並不重要，指數最高的專案上腳的一小部分已經超越...
資料結構中時間複雜度是如何計算的詳細點啊
時間複雜度 抄基本操作重複執行的bai次數的階數 t n o f n 以下du六種計算演算法時間zhi 的多項式是最常用的。其dao關係為 o 1 指數時間的關係為 o 2n 當n取得很大時，指數時間演算法和多項式時間演算法在所需時間上非常懸殊。例1 nxn矩陣相乘 for i 1 i n i fo...