算法的时间复杂性是指

算法的时间复杂性是指

问题一：什么是算法的时间复杂度? 时间复杂度表面的意思就是代码花费的时间，但是一般使用这个概念的时候，更注重的是随着数据量增长，代码执行时间的增长情况。一般认为一个基本的运算为一次运行算，例如加减乘除判断等等
例1和例2时间复杂度都可以简单认为是o(N)，一般用时间复杂度的时候要取一个下限即可，不用那么精确，可能你认为例1是o(2N)而例2是o(n)，但实际上这两者对于时间复杂度的作用来说罚区别，前面已经说了，时间复杂度关注的是数据量的增长导致的时间增长情况，o(2N)和o(n)在数据量增加一倍的时候，时间开销都是增加一倍（线性增长）。
又例如两重循环的时间复杂度是o(N的平方)，N扩大一倍，时间复杂度就扩大4倍。所以时间复杂度主要是研究增长的问题，一般效率较好的算法要控制在o(N)或者o(log2N)问题二：时间复杂度的算法复杂度 算法复杂度分为时间复杂度和空间复杂度。其作用： 时间复杂度是指执行算法所需要的计算工作量；而空间复杂度是指执行这个算法所需要的内存空间。（算法的复杂性体现在运行该算法时的计算机所需资源的多少上，计算机资源最重要的是时间和空间（即寄存器）资源，因此复杂度分为时间和空间复杂度）。问题三：一个算法的时间复杂度是什么函数？ 关于n的函数，n是问题的规模问题四：算法的时间复杂度O到底怎么算 求解算法的时间复杂度的具体步骤是： 　　⑴找出算法中的基本语句； 　　算法中执行次数最多的那条语句就是基本语句，通常是最内层循环的循环体。 　　⑵计算基本语句的执行次数的数量级； 　　只需计算基本语句执行次数的数量级，这就意味着只要保证基本语句执行次数的函数中的最高次幂正确即可，可以忽略所有低次幂和最高次幂的系数。这样能够简化算法分析，并且使注意力集中在最重要的一点上：增长率。 　　⑶用大Ο记号表示算法的时间性能。 　　将基本语句执行次数的数量级放入大Ο记号中。 　　如果算法中包含嵌套的循环，则基本语句通常是最内层的循环体，如果算法中包含并列的循环，则将并列循环的时间复杂度相加。例如： 　　for(i=1;i 问题五：对于算法的时间复杂度为f（n）这个问题的规模是什么意思 问题规模：就是指你算法中所涉及的局部来看数据量大的大小。如：求100以内还是1000以内的素数。算法的执行速度，表现为算法的时间复杂度。其中时间复杂度还与算法的选用策略、书写程序的语言、编译所产生的机器代码质量、机器指令执行速度有关。如： for(i=1;i 问题六：算法的时间复杂性与问题的什么因素有关 算法的时间复杂性与问题的规模有关，渐近时间复杂度里面的量度就是这个问题七：如何计算时间复杂度 如何计算时间复杂度
定义：如果一个问题的规模是n，解这一问题的某一算法所需要的时间为T(n)，它是n的某一函数 T(n)称为这一算法的“时间复杂性”。
当输入量n逐渐加大时，时间复杂性的极限情形称为算法的“渐近时间复杂性”。
我们常用大O表示法表示时间复杂性，注意它是某一个算法的时间复杂性。大O表示只是说有上界，由定义如果f(n)=O(n)，那显然成立f(n)=O(n^2)，它给你一个上界，但并不是上确界，但人们在表示的时候一般都习惯表示前者。
此外，一个问题本身也有它的复杂性，如果某个算法的复杂性到达了这个问题复杂性的下界，那就称这样的算法是最佳算法。
“大 O记法”：在这种描述中使用的基本参数是 n，即问题实例的规模，把复杂性或运行时间表达为n的函数。这里的“O”表示量级 (order)，比如说“二分检索是 O(logn)的”,也就是说它需要“通过logn量级的步骤去检索一个规模为n的数组”记法 O ( f(n) )表示当 n增大时，运行时间至多将以正比于 f(n)的速度增长。
这种渐进估计对算法的理论分析和大致比较是非常有价值的，但在实践中细节也可能造成差异。例如，一个低附加代价的O(n2)算法在n较小的情况下可能比一个高附加代价的 O(nlogn)算法运行得更快。当然，随着n足够大以后，具有较慢上升函数的算法必然工作得更快。
O(1)
Temp=i;i=j;j=temp;
以 上三条单个语句的频度均为1，该程序段的执行时间是一个与问题规模n无关的常数。算法的时间复杂度为常数阶，记作T(n)=O(1)。如果算法的执行时 间不随着问题规模n的增加而增长，即使算法中有上千条语句，其执行时间也不过是一个较大的常数。此类算法的时间复杂度是O(1)。
O(n^2)
2.1. 交换i和j的内容
sum=0； （一次）
for(i=1;i>

好好学习下