如何計(jì)算一個(gè)算法的時(shí)間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度？它是根據(jù)一個(gè)程序的數(shù)據(jù)n的大小來顯示它所使用的時(shí)間和空間的近似值說白了，它是顯示時(shí)間或空間是如何隨著n的增長而增長的例如for（int i=0 i這個(gè)循環(huán)執(zhí)行

如何計(jì)算一個(gè)算法的時(shí)間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度？

它是根據(jù)一個(gè)程序的數(shù)據(jù)n的大小來顯示它所使用的時(shí)間和空間的近似值

說白了，它是顯示時(shí)間或空間是如何隨著n的增長而增長的

例如

for（int i=0 i

這個(gè)循環(huán)執(zhí)行了n次，所以時(shí)間復(fù)雜度是O（n）

for（int i=0 i

{

for（int j）=0j

}]這個(gè)嵌套的兩個(gè)循環(huán)，時(shí)間復(fù)雜度是O（n^2）

時(shí)間復(fù)雜度只能粗略地表示所用的時(shí)間

而且一些基本步驟的運(yùn)行時(shí)間是不同的，所以我們無法計(jì)算，所以我們省略了

例如

for（int i=0I

a=b

和

for（int i=0I

）的運(yùn)行時(shí)間當(dāng)然是第二快的，但它們的時(shí)間復(fù)雜度是一樣的，簡言之，算法的空間復(fù)雜度是指計(jì)算機(jī)資源（如內(nèi)存和CPU）被占用的程度。

2. 具體解釋為：空間復(fù)雜度是算法在運(yùn)行過程中臨時(shí)占用的存儲(chǔ)空間量的度量，表示為s（n）=O（f（n））。例如，直接插入排序的時(shí)間復(fù)雜度為O（n^2），空間復(fù)雜度為O（1）。一般的遞歸算法將有o（n）空間復(fù)雜度，因?yàn)槊總€(gè)遞歸算法將存儲(chǔ)返回信息。算法的優(yōu)缺點(diǎn)主要從執(zhí)行時(shí)間和存儲(chǔ)空間兩個(gè)方面來衡量。

算法的空間復(fù)雜度指的是什么？

算法需要長期積累和熟悉。

對(duì)于計(jì)算機(jī)軟件開發(fā)專業(yè)人士來說，算法極其重要，熟悉和掌握常用的算法，對(duì)理解問題、解決問題非常重要。

那么，如何更有效地掌握常用算法呢？現(xiàn)在讓我談?wù)勎易约旱目捶ā?/p>

首先，找到有趣的點(diǎn)并查看更多。

在學(xué)習(xí)算法之初，學(xué)生總是感到枯燥乏味，沒有任何實(shí)際應(yīng)用指導(dǎo)，對(duì)持續(xù)深入的學(xué)習(xí)不感興趣。漸漸地，他們忘記了所學(xué)的所有算法，更不用說掌握了。

解決方法是：堅(jiān)持看，多看，看這個(gè)算法在實(shí)際應(yīng)用中的例子。所以你不會(huì)覺得算法很無聊。

第二，練習(xí)和理解。

沒有實(shí)踐的支持，理論總是模糊不清的。每次學(xué)習(xí)算法時(shí)，都必須用自己的編程語言來實(shí)現(xiàn)。當(dāng)你能用編程語言實(shí)現(xiàn)一些算法時(shí)，你就會(huì)有成就感！同時(shí)，你也很自然地理解了算法的思想，即掌握了算法。

第三，多學(xué)習(xí)別人的算法講解，仔細(xì)分析別人的想法。

總之，算法是一門很重要的課程，也是一門很有意思的課程，祝你在學(xué)習(xí)的路上，有興趣找樂子

作為計(jì)算機(jī)專業(yè)的學(xué)生，算法很差，該怎么提升？

算法的復(fù)雜度包括以下兩種：

1。算法的復(fù)雜度主要從時(shí)間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度兩個(gè)方面考慮。時(shí)間復(fù)雜度是指執(zhí)行算法所需的計(jì)算時(shí)間。空間復(fù)雜度是算法在計(jì)算機(jī)中執(zhí)行所需存儲(chǔ)空間的度量。

2. 算法的定義：算法是指對(duì)解的準(zhǔn)確、完整的描述，是解決問題的一系列清晰的指令。算法代表了系統(tǒng)地解決問題的策略機(jī)制，即對(duì)于一定的標(biāo)準(zhǔn)輸入，它能在有限的時(shí)間內(nèi)獲得所需的輸出