展开

关键词

分为时间和空间。即在编写成可执行程序后,运行时所需要的资源,资源包括时间资源和内存资源。时间在计机科学中,的时间是一个函数,它定量描述了该的运行时间。 时间1、一般情况下,中基本操作重执行的次数是问题规模n的某个函数,用T(n)表示,若有某个辅助函数f(n),使得当n趋近于无穷大时,T(n)f(n)的极限值为不等于零的常数,则称f( 记作T(n)=O(f(n)),称O(f(n)) 为的渐进时间,简称时间。 分析:随着模块n的增大,执行的时间的增长率和 f(n) 的增长率成正比,所以 f(n) 越小,的时间越低,的效率越高2、在计时间的时候,先找出的基本操作,然后根据相应的各语句确定它的执行次数 ,找出后,f(n) = 该数量级,若 T(n)f(n) 求极限可得到一常数c,则时间T(n) = O(f(n))例::for(i=1; i

39460

是指在编写成可执行程序后,运行时所需要的资源,资源包括时间资源和内存资源。根据资源类型可将分为两类——时间和空间的时间是指执行所需要的计工作量。时间在刚才提到的时间频中,n称为问题的规模,当n不断变化时,时间频T(n)也会不断变化。但有时我们想知道它变化时呈现什么规律。 记作T(n) = O(f(n)),称O(f(n)) 为的渐进时间,简称时间。 当问题的规模n趋向无穷大时,时间T(n)的数量级(阶)称为的渐进时间。 记作T(n) = O(n^3)是matrix_multiply的渐近时间。渐进时间评价时间性能主要用时间的数量级(即的渐近时间)评价一个的时间性能。

19410
  • 广告
    关闭

    90+款云产品免费体验

    提供包括云服务器,云数据库在内的90+款云计算产品。打造一站式的云产品试用服务,助力开发者和企业零门槛上云。

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    (二)

    一.在编写成可执行程序后,运行时所需要的资源,资源包括时间资源和内存资源。应用于数学和计机导论。同一问题可用不同解决,而一个的质量优劣将影响到乃至程序的效率。 分析的目的在于选择合适和改进。一个的评价主要从时间和空间来考虑。下面就时间和空间做出解释。 1.时间(1)时间介绍什么是时间,一个的执行时间是指中所有语句所执行完毕的时间总和,我们可以计每条语句执行的时间,但是由于语句的执行速与计机的软,硬件(硬盘,存储控制器, 用大写O()来体现时间的记,我们称之为 大O记。 一般情况下,随着输入规模n的增大,T(n)增长最慢的为最优。 ? 对应的名称分别是:常数阶,对数阶,线性阶,二维阶,平方阶,立方阶,指数阶,乘阶阶那么我们该如何计一个现有的时间呢?只要记住下面三句话即可!1.用常数1来取代运行时间中所有加常数。

    20260

    logN与一些示例logNlogN举例

    logNlogN可以认为具有以下特性: 用常数时间将问题的大小削减为某一部分(通常是12)例如分治求最大子串问题,将一个$O(N^{2})$的问题削减为每个的12,每个问题为 $O(N)$(有循环),所以该估计为$O(NlogN)$logN举例对分查找问题已知一串整数按顺序排布,寻找某个指定数的下标求解考虑已经按顺序排列,那么使用二分查找的方即可。 对于For循环内部是O(1),且每次循环都将问题缩小一半,所以认为这是一个O(logN)的func binary_search(data == target { return mid } else if data > target { right = mid } else { left = mid } } return -1}欧几里德欧几里得是用于取最大公因数的(中国古代类似的好像是碾转相除 同时,也是每次循环问题(N)减为原来的一半,也是一个O(logN)问题func pow(x, n int) int { if n == 0 { return 1 } else if n == 1

    62060

    的时间与空间

    一、说明 时间和空间是用来评价效率高低的2个标准,身为开发者肯定会经常会听到这2个概念,但它们分别是什么意思呢? 其实这两个概念从字面意思上也能看出一二: 时间:就是说执行需要消耗的时间长短,越快越好。比如你在电脑上打开计器,如果一个普通的运要消耗1分钟时间,那谁还会用它呢,还不如自己口呢。 时间是非常重要考察指标,甚至比空间更重要。因为现在大多数条件下,计机的内存和存储都是足够充裕的。但是短时间能够出结果,用户体验会更好。 空间:就是说执行当前需要消耗的存储空间大小,也是越少越好。本来计机的存储资源就是有限的,如果你的总是需要耗费很大的存储空间,这样也会给机器带来很大的负担。 二、时间的计 表示方 我们一般用“大O符号表示”来表示时间:T(n) = O(f(n)) n是影响变化的因子,f(n)是具体的

    17610

    关于

    17 Jan 2016 关于 本文主要通过介绍如何计十进制数转换成二进制数后,其二进制数中是1的个数,进而分析相关问题。例如十进制数7,二进制表示为0111,总共有三个1。 代码使用go语言实现,为简单起见,4和5只能计0-255范围之内的数。1是O(N),其中N是十进制数字的二进制表示位数。 = 0; number = 2 { if number%2 == 1 { counter++ } } return counter}2是O(N),其中N是十进制数字的二进制表示位数。 = 0 { counter++ } } return counter}3是O(N),其中N是十进制数字的二进制位数中是1的位数。 5是O(1),可以说是效率最高的了,perfect!

    44080

    时间

    分为时间和空间,一个好的应该具体执行时间短,所需空间少的特点。     随着计机硬件和软件的提升,一个的执行时间是不太精确的。 1 + n 次,如果n无限大,我们可以把前边的1忽略,也就是说这个执行了n次     时间常用大O符号表示,这个的时间就是O(n).      概念: 一般情况下,的基本操作重执行的次数是模块n的某一函数f(n),因此,的时间记做 T(n) = O(f(n))。 随着模块n的增大,执行的时间增长率f(n)的增长率成正比,所以f(n)越小, 的时间越低,的效率越高。 计时间     1.去掉运行时间中的所有加常数。      最终这个的时间为?

    30160

    分析

    或者称为(Algorithm Complexity)如何衡量? 使用 O 记号(Big O Notation)表示最坏运行情况的上界。例如,线性 O(n) 表示每个元素都要被处理一次。平方 O(n2) 表示每个元素都要被处理 n 次。? 计机工作者常常认为对数的底取 2 最自然,因为很多和数据结构都涉及到对问题进行二分。?而通常时间与运行时间有一些常见的比例关系:? 如果包含多个嵌套的循环,则将继续计倍数,例如 1 * n * m。4、找到标记到的最大的值,就是运行时间的最大值,即描述的上界。 n,所以为 O(n)。

    52770

    时间

    的效率主要由以下两个来评估:时间: 评估执行程序所需的时间。可以估出程序对处理器的使用程。空间: 评估执行程序所需的存储空间。可以估出程序对计机内存的使用程。 设计时,一般是要先考虑系统环境,然后权衡时间和空间,选取一个平衡点。 不过,时间要比空间更容易产生问题,因此研究的主要也是时间,不特别说明的情况下,就是指时间。 ,记作T(n)=O(f(n)),它称为的渐进时间,简称时间可以从最理想情况、平均情况和最坏情况三个角来评估,由于平均情况大多和最坏情况持平,而且评估最坏情况也可以避免后顾之忧,因此一般情况下,我们设计时都要直接估最坏情况的

    22920

    O(NlogN)

    书上对的从小到大排序是:O(logN), O(N), O(NlogN), O(N^2), O(N^3) ....今天突然想到了一个问题,到底 O(NlogN) 会比 O(N) 慢多少呢? logN 呗这个答案不能错,但是并不直观,我们求助一下数学上的图像? 这个值相对于数据规模来说,已经可以忽略不计了,应用的计原则来说,logN 是可以当作一个常数舍弃掉的(当然实际上不可以)。所以,如果一个能有 O(NlogN) 的,已经是很好的了。

    50320

    - 时间

    注:本文仅为笔记原文极客时间 - 数据结构与之美 - 03 | 分析(上):如何分析、统计的执行效率和资源消耗? unit_time读、运、写均作一个unit_time计技巧只关注循环执行次数最多的一段代码。加则:总等于量级最大的那段代码的。 乘则:嵌套代码的等于嵌套内外代码的乘积。 量级常数阶 O(1)线性阶 O(n)对数阶 O(logn)线性对数阶 O(nLogn)平方阶 O(n^2)、立方阶 O(n^3)、k次方阶 O(n^k)指数阶 O(2^n)阶乘阶 O(n!)

    22120

    时间

    所以在我最近自学看完的时间这个章节之后,我决定写一篇文章回顾,加深记忆,帮助理解。 这其实就是事前估的理论依据,通过时间来估时间效率。 的时间,也就是的时间量,记作:T(n)=O(f(n))。它表示随问题规模n的增大,执行时间的增长率和f(n)的增长率相同,称作的时间,简称为时间。 这样用写大O()来体现的时间的记,我们称之为大O记。 显然由时间的定义可知,的时间分别为O(1),O(n),O(n²),用非官方的名称来叫它们,O(1)常数阶,O(n)线性阶,O(n²)平方阶,当然还有一些其他的阶。

    26210

    分析

    何为? 简单来说,数据结构就是数据的存储方式,比如数组就是把数据存在一段连续的内存上,而链表则是通过指针的关联将数据存在任意可用的内存上;栈是先进后出,队列是先进先出。 而则是对这些数据的操作方,比如数据的插入、查找、删除、排序等。 二者相辅相成,互为一体,数据结构为服务,而要在指定数据结构上进行操作。 2. 分析? 学习数据结构和的目的是为了在实际应用的时候更加优化地利用内存,提高程序运行效率,而分析则是给我们提供一个衡量代码质量好坏的标准。 直接运行程序就可以知道的执行时间和占用内存,但这个过程往往会受到运行环境和数据规模的影响,因此,我们需要一个不用进行具体测试就可以粗略估计执行效率的方,这就是分析。 3. 时间 3.1 大 O 表示 int cal(int n) { int sum = 0; int i = 1; for (; i

    15411

    分类 ,时间 ,空间,优

      今天给大家带来一篇关于排序的分类,的时间,空间,还有怎么去优化的文章,喜欢的话,可以关注,有什么问题,可以评论区提问,可以与我私信,有什么好的意见,欢迎提出.前言: 分为时间与空间 ,时间指执行需要需要的计工作量,空间值执行需要的内存量,可能在运行一些小数据的时候,大家体会不到的时间与空间带来的体验. 优化就是将的时间优化到最快,将空间优化到最小,假如你写的mod能够将百游览器的搜索时间提升0.5秒,那都是特别厉害的成绩.本章内容:   1,有哪些   2,时间,空间   3 ,选择排序是比较优秀的一种选择排序时间与稳定性:最优时间: O(n2)最坏时间:O(n2)稳定性 :不稳定(考虑每次升序选择最大的时候)# if alist < alist:# min_index ,在中,时间分为  O(1)最快 , O(nn)最慢,O(1) < O(logn)

    20730

    (一)时间

    的效率主要由以下两个来评估:时间:评估执行程序所需的时间。可以估出程序对处理器的使用程。空间:评估执行程序所需的存储空间。可以估出程序对计机内存的使用程。 设计时,一般是要先考虑系统环境,然后权衡时间和空间,选取一个平衡点。 不过,时间要比空间更容易产生问题,因此研究的主要也是时间,不特别说明的情况下,就是指时间。 ,记作T(n)=O(f(n)),它称为的渐进时间,简称时间。 内层循环的时间在讲到线性阶时就已经得知是O(n),现在经过外层循环n次,那么这段的时间则为O(n²)。接下来我们来一下下面的时间:?

    28680

    理解

    关于时间在计机科学中,的时间是一个函数,它定性描述该的运行时间,时间常用大O符号表示,不包括这个函数的低阶和首项系数,使用这种方式时,时间的可被成为是渐近的(asymptotic 如果大于10万,则更加糟糕,所以在设计程序的时候我们得注意相关的时间。关于空间的空间是指需要消耗的空间资源。 其计和表示方与时间类似,一般都用的渐近性来表示。同时间相比,空间的分析要简单得多。 对于一个,其 时间和空间往往是相互影响的。 的时间和空间合称为

    41720

    的时间

    的效率: 是指执行的时间,执行时间需要通过编制的程序在计机上运行时所消耗的时间来衡量。一个的优劣可以用空间和时间来衡量。 时间:评估执行程序所需的时间。 设计时,时间要比空间更容易,所以本博文也在标题指明讨论的是时间。一般情况下,没有特殊说明,就是指时间。时间频: 一个中的语句执行次数称为语句频或时间频。 并且一个花费的时间与中语句执行次数成正比例,哪个中执行语句次数多,它话费的时间就多。时间: 执行程序所需的时间。 记作T(n)=O(f(n)),称O(f(n))为的渐进时间,简称时间。 O(n)线性阶线性阶主要分析循环结构的运行情况,如下:for(let i = 0; i < n; i++){ 时间O(1)的 ...}上面循环体中的代码执行了n次,因此时间是O(n

    19120

    判断

    因此对于一个,我们在运行前,可以从这五个角来进行判断分析,下面主要从时间效率和存储量角来细说下:时间(time complexity):估程序指令的执行次数(执行时间)控件(space complexity):估所需占用的存储空间  大O表示是一种粗略的分析模型,能帮助我们快速估一个的执行效率,我们用它来描述的时间。   常见的时间有这些:?  在使用大O推导时,对于常数阶,我们用常数1代替;有多阶项则只保留最高阶项;最高阶项的常数去除。如图:? 这里贴上几个示例用来练习时间的计(JavaScript)::O(n)function testCount1(n){ 指令计数:多个if作一个指令 if (n > 10){ console.log (n > 10) } else if(n > 5){ console.log(n > 5) } else{ console.log(n >>testCount4>>>) } }} :O(n^2

    27140

    第2天:

    前言  作为一名合格的计机人员,无论是做开发还是研究,一个程序的显得尤为重要。因此,一般我们在大一的时候,无论在学哪门编程语言之前都会提到的时间。但是均不会提的太深。 维基百科是这样介绍的时间:在计机科学中,的时间(Time complexity)是一个函数,它定性描述该的运行时间。这是一个代表输入值的字符串的长的函数。 总结  本文详细的介绍了时间,以及在设计一个时,经常遇到的四类问题。 计一个的时间,是我们作为一名的设计者应该具备的知识,因此,需要我们熟练掌握本文给出的方,尤其是主定理,是递归中最常用的方。 希望对初学者在上有所帮助。

    24731

    js初窥07(

    是我们来衡量一个执行效率的一个量标准,通常主要有时间和空间两种。 时间就是指代码在运行最终得到我们想要的结果时所消耗的时间,而空间则是指中用来存储的数据结构所占用的空间。 往往一个时间比较低的拥有着较高的空间,两者是互相影响的,我们前面讲解数据结构中的一些例子和代码也足以说明这一点。本文会简单介绍一下用于描述的性能和的大O表示。   因此,我们称该函数的是O(1),常数的。  我们再来看看前面讲过的顺序搜索,我们直接把代码拿过来用就好了。 那么在最坏的情况下,数组的长大小决定了的搜索时间。这样的函数的时间就是O(n),线性的,这里的n就是数组的长

    26130

    相关产品

    • 腾讯云代码分析

      腾讯云代码分析

      腾讯云代码分析(TCAP),用心关注每行代码迭代、助您传承卓越代码文化!精准跟踪管理代码分析发现的代码质量缺陷、代码规范、代码安全漏洞、无效代码,以及度量代码复杂度、重复代码、代码统计。

    相关资讯

    热门标签

    扫码关注云+社区

    领取腾讯云代金券