演算法效率-資料下載頁
2025-01-22 15:00本頁面
【正文】 為 n的情況下，該演算法執(zhí)行基本運算次數(shù)的最小值。又 B(n)被稱作該演算法的最佳情況時間複雜度，其求得的過程稱為最佳情況時間複雜度分析。分析演算法 最佳情況的時間複雜度 (循序搜尋法)n 基本運算：把 x與陣列中的一個項目進行比較n 輸入大?。?n，陣列中的項目個數(shù)n 因為 ，因此迴圈至少會走一次，如果 x=S[1]，那麼無論 n的大小為何，迴圈都是只走一次。因此 B(n)=1記憶體複雜度分析 (memory plexity) 求得一演算法以使用記憶體為單位來計算，其效率為何複雜度函數(shù) (plexity function)是任一個將正整數(shù)映射到非負實數(shù)的函數(shù) (order)n 線性時間演算法 (lineartime algorithm)n 平方時間演算法 (quadratictime algorithm)n 純平方函數(shù) (pure quadratic function) EX：n 完全平方函數(shù) (plete quadratic function) EX：常見的複雜度類別表 二次項最終會主控整個函數(shù)的值 以嚴謹?shù)姆绞? 介紹量級的概念big O量級的性質(zhì)
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