如何计算算法效率？
如何计算算法效率？
一、介绍
你有没有想过是什么让某些算法比其他算法更快、更高效？这一切都归结为两个关键因素：时间和空间复杂性。将时间复杂度视为时钟滴答作响，根据其输入的大小来衡量算法完成所需的时间。另一方面，空间复杂性就像一个存储单元，随着输入大小的增长，跟踪算法需要多少内存。为了理解这一点，我们使用了 Big O 表示法——一种描述算法增长率上限的便捷方法。让我们深入了解计算算法效率的迷人世界！
二、概述
- 算法是通过其效率来衡量的，效率由时间和空间复杂性定义。
- 时间复杂度衡量算法相对于输入大小的执行时间。
- 随着输入大小的增长，空间复杂度会跟踪算法的内存使用情况。
- 大 O 表示法有助于描述算法增长率的上限。
- 了解算法效率涉及分析和优化时间和空间复杂性。
2.1 算法效率
什么是时间和空间复杂性？
时间复杂度和空间复杂度是用于评估算法效率的两个基本概念。
2.2 时间复杂度
时间复杂度是指算法完成所需的时间量，作为输入大小的函数。它本质上是对算法速度的衡量。时间复杂度通常用大 O 表示法表示，它提供了算法增长率的上限。一些常见的时间复杂性包括：
O（1）：恒定时间 – 无论输入大小如何，算法都花费相同的时间。
O（log n）
原文地址：https://blog.csdn.net/gongdiwudu/article/details/140453070
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