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            數(shù)據(jù)加載中……

            算法的時(shí)間復(fù)雜度

            求解算法的時(shí)間復(fù)雜度的具體步驟是:

              ⑴ 找出算法中的基本語(yǔ)句;

              算法中執(zhí)行次數(shù)最多的那條語(yǔ)句就是基本語(yǔ)句,通常是最內(nèi)層循環(huán)的循環(huán)體。

              ⑵ 計(jì)算基本語(yǔ)句的執(zhí)行次數(shù)的數(shù)量級(jí);

              只需計(jì)算基本語(yǔ)句執(zhí)行次數(shù)的數(shù)量級(jí),這就意味著只要保證基本語(yǔ)句執(zhí)行次數(shù)的函數(shù)中的最高次冪正確即可,可以忽略所有低次冪和最高次冪的系數(shù)。這樣能夠簡(jiǎn)化算法分析,并且使注意力集中在最重要的一點(diǎn)上:增長(zhǎng)率。

              ⑶ 用大Ο記號(hào)表示算法的時(shí)間性能。

              將基本語(yǔ)句執(zhí)行次數(shù)的數(shù)量級(jí)放入大Ο記號(hào)中。

              如果算法中包含嵌套的循環(huán),則基本語(yǔ)句通常是最內(nèi)層的循環(huán)體,如果算法中包含并列的循環(huán),則將并列循環(huán)的時(shí)間復(fù)雜度相加。例如:

              for (i=1; i<=n; i++)
              x++;

              for (i=1; i<=n; i++)
              for (j=1; j<=n; j++)
              x++;

              第一個(gè)for循環(huán)的時(shí)間復(fù)雜度為Ο(n),第二個(gè)for循環(huán)的時(shí)間復(fù)雜度為Ο(n2),則整個(gè)算法的時(shí)間復(fù)雜度為Ο(n+n2)=Ο(n2)。

              常見(jiàn)的算法時(shí)間復(fù)雜度由小到大依次為:

              Ο(1)<Ο(log2n)<Ο(n)<Ο(nlog2n)<Ο(n2)<Ο(n3)<…<Ο(2n)<Ο(n!)

              Ο(1)表示基本語(yǔ)句的執(zhí)行次數(shù)是一個(gè)常數(shù),一般來(lái)說(shuō),只要算法中不存在循環(huán)語(yǔ)句,其時(shí)間復(fù)雜度就是Ο(1)。Ο(log2n)、Ο(n)、 Ο(nlog2n)、Ο(n2)和Ο(n3)稱為多項(xiàng)式時(shí)間,而Ο(2n)和Ο(n!)稱為指數(shù)時(shí)間。計(jì)算機(jī)科學(xué)家普遍認(rèn)為前者是有效算法,把這類問(wèn)題稱 為P類問(wèn)題,而把后者稱為NP問(wèn)題。

            O(1)

            Temp=i;i=j;j=temp;                     

            以 上三條單個(gè)語(yǔ)句的頻度均為1,該程序段的執(zhí)行時(shí)間是一個(gè)與問(wèn)題規(guī)模n無(wú)關(guān)的常數(shù)。算法的時(shí)間復(fù)雜度為常數(shù)階,記作T(n)=O(1)。如果算法的執(zhí)行時(shí) 間不隨著問(wèn)題規(guī)模n的增加而增長(zhǎng),即使算法中有上千條語(yǔ)句,其執(zhí)行時(shí)間也不過(guò)是一個(gè)較大的常數(shù)。此類算法的時(shí)間復(fù)雜度是O(1)。 

            O(n^2)

            2.1. 交換i和j的內(nèi)容
                 sum=0;                 (一次)
                 for(i=1;i<=n;i++)       (n次 )
                    for(j=1;j<=n;j++) (n^2次 )
                     sum++;       (n^2次 )
            解:T(n)=2n^2+n+1 =O(n^2)

            2.2.   
                for (i=1;i<n;i++)
                { 
                    y=y+1;         ①   
                    for (j=0;j<=(2*n);j++)    
                       x++;        ②      
                }          
            解: 語(yǔ)句1的頻度是n-1
                      語(yǔ)句2的頻度是(n-1)*(2n+1)=2n^2-n-1
                      f(n)=2n^2-n-1+(n-1)=2n^2-2
                      該程序的時(shí)間復(fù)雜度T(n)=O(n^2).         

            O(n)      
                                                                   
            2.3. 
                a=0;
                b=1;                      ①
                for (i=1;i<=n;i++) ②
                {  
                   s=a+b;    ③
                   b=a;     ④  
                   a=s;     ⑤
                }
            解: 語(yǔ)句1的頻度:2,        
                       語(yǔ)句2的頻度: n,        
                      語(yǔ)句3的頻度: n-1,        
                      語(yǔ)句4的頻度:n-1,    
                      語(yǔ)句5的頻度:n-1,                                  
                      T(n)=2+n+3(n-1)=4n-1=O(n).
                                                                                                              
            O(log2n)

            2.4.
                 i=1;      
                while (i<=n)
                   i=i*2;

            解: 語(yǔ)句1的頻度是1,
              
                      設(shè)語(yǔ)句2的頻度是f(n),   則:2^f(n)<=n;f(n)<=log2n    
                      取最大值f(n)= log2n,
                      T(n)=O(log2n )

            O(n^3)

            2.5. 
                for(i=0;i<n;i++)
                {  
                   for(j=0;j<i;j++)  
                   {
                      for(k=0;k<j;k++)
                         x=x+2;  
                   }
                }
            解: 當(dāng)i=m, j=k的時(shí)候,內(nèi)層循環(huán)的次數(shù)為k當(dāng)i=m時(shí), j 可以取 0,1,...,m-1 , 所以這里最內(nèi)循環(huán)共進(jìn)行了0+1+...+m-1=(m-1)m/2次所以,i從0取到n, 則循環(huán)共進(jìn)行了: 0+(1-1)*1/2+...+(n-1)n/2=n(n+1)(n-1)/6所以時(shí)間復(fù)雜度為O(n^3).

            一個(gè)經(jīng)驗(yàn)規(guī)則

            有如下復(fù)雜度關(guān)系

            c < log2N < n < n * Log2N < n^2 < n^3 < 2^n < 3^n < n!

            其中c是一個(gè)常量,如果一個(gè)算法的復(fù)雜度為c 、 log2N 、n 、 n*log2N ,那么這個(gè)算法時(shí)間效率比較高 ,如果是 2^n , 3^n ,n!,那么稍微大一些的n就會(huì)令這個(gè)算法不能動(dòng)了,居于中間的幾個(gè)則差強(qiáng)人意。

            posted on 2011-03-12 22:46 Mike Song 閱讀(7865) 評(píng)論(0)  編輯 收藏 引用


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