Python 算法 -- 时间复杂度与空间复杂度

zltzlt

本文转载自 https://www.cnblogs.com/sch01ar/p/8552295.html

时间复杂度

算法的时间复杂度是一个函数，它定量描述了该算法的运行时间，时间复杂度常用 "O" 表述，使用这种方式时，时间复杂度可被称为是渐近的，它考察当输入值大小趋近无穷时的情况

时间复杂度是用来估计算法运行时间的一个式子（单位），一般来说，时间复杂度高的算法比复杂度低的算法慢

print('Hello world')  # O(1)
 
 
# O(1)
print('Hello World')
print('Hello Python')
print('Hello Algorithm')
 
 
for i in range(n):  # O(n)
    print('Hello world')
 
 
for i in range(n):  # O(n^2)
    for j in range(n):
        print('Hello world')
 
 
for i in range(n):  # O(n^2)
    print('Hello World')
    for j in range(n):
        print('Hello World')
 
 
for i in range(n):  # O(n^2)
    for j in range(i):
        print('Hello World')
 
 
for i in range(n):
    for j in range(n):
        for k in range(n):
            print('Hello World')  # O(n^3)

几次循环就是 n 的几次方的时间复杂度

n = 64
while n > 1:
    print(n)
    n = n // 2

2⁶ = 64，log₂64 = 6，所以循环减半的时间复杂度为O(log₂n)，即O(log_n)

如果是循环减半的过程，时间复杂度为 O(log_n) 或 O(log₂n)

常见的时间复杂度高低排序：O(1) < O(log_n) < O(n) < O(nlog_n) < O(n²) < O(n²log_n) < O(n³)

空间复杂度

空间复杂度：用来评估算法内存占用大小的一个式子

a = 'Python'  # 空间复杂度为 1
 

# 空间复杂度为1
a = 'Python'
b = 'PHP'
c = 'Java'
 
 
num = [1, 2, 3, 4, 5]  # 空间复杂度为 5
 
 
num = [[1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4]]  # 空间复杂度为 5 * 4
 
 
num = [[[1, 2], [1, 2]], [[1, 2], [1, 2]], [[1, 2], [1, 2]]]  # 空间复杂度为 3 * 2 * 2

定义一个或多个变量，空间复杂度都是为 1，列表的空间复杂度为列表的长度。

_2_

有何意义？

zltzlt

_2_ 发表于 2019-10-23 21:04
有何意义？

你觉得有意义就有意义

_2_

zltzlt 发表于 2019-11-9 15:35
你觉得有意义就有意义

log你会用吗？

一个账号

建议在标题和内容之间添加空行