1樓：古人生活樂
演算法複雜度是描述乙個程式演算法的指標，是根據執行頻度來計算的。
比如說。for（int i = 0；i < 10; i++）for(int j = 0; j < 10; j++)這個片度的演算法複雜度就是o（n^2）
空間換時間這個概念是因為還有個空間複雜度的概念，也就是描述乙個演算法佔用空間的指標，由於現在的計算機的記憶體趨向於大容量所以空間複雜度相對於時間複雜度來說就不那麼重要了，就出現了以消耗更多的空間來換取消耗更少時間的代價。
2樓：茹桂九沛槐
演算法複雜度。
包括他的。時間複雜度。
和空間。複雜度。時間複雜度可以理解為。
演算法。在時間上的執行效率，消耗時間的多少，當然用時越少。
效率。越高。
空間複雜度。
是。指演算法。
執行。過程。
中在計算機所佔用的。
儲存空間。的多少，可以理解為對。
記憶體。的佔用。
空間。換時間。
可以認為是犧牲空間，消耗較多的記憶體換取時間上的執行效率，提高程式的。
執行速度。當然是以消耗一定的記憶體為代價的。
演算法時間複雜度是多少？
3樓：四葉草聊職場
演算法的時間複雜度是乙個函式，它定性描述該演算法的執行時間。
這是乙個代表演算法輸入值的字串的長度的函式。時間複雜度常用大o符號表述，不包括這個函式的低階項和首項係數。使用這種方式時，時間複雜度可被稱為是漸近的，亦即考察輸入值大小趨近無窮時的情況。
演算法的時間複雜度取決於什麼演算法的時間複雜度取決於待處理資料的狀態以及問題的規模。演算法中的指令描述的是乙個計算，當其執行時能從乙個初始狀態和（可能為空的）初始輸入開始，經過一系列有限而清晰定義的狀態，最終產生輸出並停止於乙個終態。乙個狀態到另乙個狀態的轉移不一定是確定的。
隨機化演算法在內的一些演算法，包含了一些隨機輸入。
乙個演算法的時間複雜度和其空間複雜度有何關係
4樓：丹靜格
乙個演算法要做高效率低儲存是很困難的，也就是說，演算法的時間複雜度小，可能需要較大的空間複雜度。反之亦然。也可以說，通過空間換得時間。
演算法時間複雜度
5樓：科創
o(n!)、o(2n)、o(n
2)、o(nlogn)、o(n)、o(logn)、o(1)..
代表：最壞情況的用時。
乙個正整數的階乘（factorial）是所有小於及等於該數的正整數的積，並且0的階乘為1。自然數n的階乘寫作n!。1808年，基斯頓·卡曼引進這個表示法。
n 的 n 次方，^ 是上標的意思。
如果 aˣ =n（a>0，且a≠1），那麼數 x 叫做以 a 為底 n 的對數，記作 x=logan，讀作以 a 為底 n 的對數，其中 a 叫做對數的底數，n 叫做真數。
其中 x 是自變數，函式的定義域是（0，+∞即 x>0。它實際上就是指數函式的反函式，可表示為 x= aʸ 。因此指數函式里對於 a 的規定，同樣適用於對數函式。
描述演算法複雜度時，常用o(1), o(n), o(logn), o(nlogn)表示對應演算法的時間複雜度，是演算法的時空複雜度的表示。不僅僅用於表示時間複雜度，也用於表示空間複雜度。
o後面的括號中有乙個函式，指明某個演算法的耗時/耗空間與資料增長量之間的關係。其中的n代表輸入資料的量。
時間複雜度為o(n)，就代表資料量增大幾倍，耗時也增大幾倍，線性增長，比如常見的：
時間複雜度o(n^2)，就代表資料量增大n倍時，耗時增大n的平方倍，這是比線性更高的時間複雜度。比如：
o(nlogn)同理，就是n乘以logn，當資料增大256倍時，耗時增大256*8=2048倍。這個複雜度高於線性低於平方。比如：
當資料增大n倍時，耗時增大logn倍（這裡的log是以2為底的，比如，當資料增大256倍時，耗時只增大8倍，是比線性還要低的時間複雜度）。比如：
o(1)就是最低的時空複雜度了，也就是耗時/耗空間與輸入資料大小無關，無論輸入資料增大多少倍，耗時/耗空間都不變。 比如：
代入 n 以後的數值，和耗時的關係，10 ^ 8 =>秒級，最大的 n 分別是：
演算法時間複雜度？
6樓：聽不清啊
**的執行頻度就是迴圈中迴圈體語句的執行次數，它等於12+3+..n-1=n(n-1)/2
時間複雜度為o(n^2)
7樓：帳號已登出
一般情況下的話，我覺得演算法時間複雜程度的話，像這種情況大家可以直接就是根據後臺從三個問題進行下，這個選擇就可以了。
8樓：匿名使用者
可以上傳到專業的軟體上檢視演算法即可。
演算法時間複雜度？
9樓：某某人哈哈
演算法複雜度是指演算法在編寫成可執行程式後，執行時所需要的資源，資源包括時間資源和記憶體資源。應用於數學和計算機導論。
同一問題可用不同演算法解決，而乙個演算法的質量優劣將影響到演算法乃至程式的效率。演算法分析的目的在於選擇合適演算法和改進演算法。乙個演算法的評價主要從時間複雜度和空間複雜度來考慮。
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),存在乙個正常數c使得fn*c>=t(n)恆成立。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。
以下是演算法複雜度的應用：
1、優化程式效能：通過對程式中複雜度高的演算法和操作進行改進，減少時間和空間的消耗，提公升軟體執行效率，從而讓程式可以處理更多的資料、大規模的計算和併發運算等任務。
2、網路優化和資源規劃：考慮到**和網路應用中資料存取和傳輸速度的效能關鍵性，演算法複雜度的分析可以幫助設計優化路由演算法、資料分發演算法等網路演算法，從而優化網路效能和提高使用者體驗。
3、人工智慧和機器學習：人工智慧和機器學習需要處理大量的資料和複雜的特徵影象，但是處理資料的速度需要極快的時間複雜度，演算法複雜度的分析可以幫助優化大量資料處理的演算法，提高學習的速度和正確率。
4、資料庫查詢優化：複雜度分析可以幫助優化資料庫查詢和索引的演算法和資料結構，從而提高資料庫的檢索速度，減少檢索時間和空間消耗，提高資料處理速度。
5、加密和解密演算法優化：在安全領域，加密演算法複雜度的分析可以幫助設計更安全的演算法，防止針對加密演算法的攻擊。
解釋演算法的時間複雜度和空間複雜度
10樓：惠企百科
什麼是演算法的時間複雜度和空間複雜度。
演算法是電腦科學中的乙個重要概念。在計算機中，演算法是一系列有效的操作步驟，用於解決特定問題的方法。演算法的時間複雜度和空間複雜度是衡量演算法效率的兩個重要指標。
時間複雜度是指演算法完成所需的時間，通常以操作次數為單位，而空間複雜度是指演算法完成所需的記憶體空和薯迅間，通常以位元組為單位。
如何計算演算法的時間複雜度。
演算法的時間複雜度是指演算法的執行次數，通常用大o符號表示。例如，如果演算法需要執行n次，時間複雜度就是o(n)。如果演算法需要執行n2次，時間複雜度就是o(n2)。
如果演算法需要執行log n次，時間複雜度就是o(log n)。通常來說，時間複雜度越低，演算法執行效率越高。
如何計算演算法的空間複雜度。
演算法的空間複雜度是指演算法執行時所需的最大儲存空間。通常，空間複雜度也用大o符號表示。例如，如果演算法需要儲存n個元素，空間複雜度就是o(n)。
如果演算法需要儲存n2個元素，空間複雜度就是o(n2)。如果演算法需要儲存log n個元素，空間複雜度就是o(log n)。
演算法的時間複雜度和空間複雜度的關係。
演算法的時間複雜度和空間複雜度通常是相互影響的。例如，在乙個擁有很大儲存空間的系統中，空間複雜度比較高的演算法可能比時間複雜度比較高的演算法更適合。而在乙個儲存空間有限的系統中，時間複雜度比較高但空間複雜度比較低的演算法可能喚此更適合。
如何優化演算法的時間複雜度和空間複雜度。
在設計演算法時，優化時間複雜度和空間複雜度是很重要的。手正下面列舉一些常見方法：
儘量減少迴圈次數：迴圈操作是演算法執行次數最高的操作之一，因此合理使用迴圈，減少迴圈次數可以有效提高演算法的效率。
儘量減少記憶體使用：合理使用資料結構和演算法，儘量減少對記憶體的佔用，可以大幅提高演算法的效率。
應用動態規劃演算法：動態規劃演算法能夠減少演算法執行次數，從而提高演算法效率。
總結。演算法時間複雜度和空間複雜度是衡量演算法效率的兩個重要指標。時間複雜度和空間複雜度通常是相互影響的，如何優化演算法的時間複雜度和空間複雜度是很重要的。
我們可以通過減少迴圈次數、減少記憶體使用和應用動態規劃演算法等方法來優化演算法效率。
演算法的空間複雜度於時間複雜度的關係
有 必定 的話不對。因為對一些特殊情況存在特例有高的時空複雜度或同時為低的時空複雜度。但對一般情況下給定儲存空間如給定65535k的記憶體但不限定時間時，就存在時間空間的負相關關係。對於既不限定時間，也不限定空間的程式，演算法的時間複雜度和空間複雜度可以同時很大，也可以同時很小。如t n o n 且...
演算法的時間複雜度和空間複雜度怎麼算啊？（我看書上的按人家的思路能看通，但是給我我不會算）
原因是你沒看懂。找其他書參考下。網上說的肯定沒有書裡的具體全面。nothing replaces hard work.good luck 什麼是時間複雜度 空間複雜度？1 時間複雜度是指執行演算法所需要的計算工作量。時間複雜度是一個函式，它定性描述了該演算法的執行時間。這是一個關於代表演算法輸入值的...
程式步數和時間複雜度有什麼區別,演算法的時間複雜度與空間複雜度各是什麼意思
時間複雜度是 bai程式步數相du對於資料規zhi模的函式 的一個漸近表 dao示,具回體說明可以參答考這個 程式步數是一個子概念,時間複雜度是一個綜合概念。演算法的時間複雜度與空間複雜度各是什麼意思 是說明一個程式根據其資料n的規模大小 所使用的大致時間和空間說白了 就是表示 如果隨著n的增長 時...