1樓：匿名使用者
1.時間頻度
一個演算法執行所耗費的時間，從理論上是不能算出來的，必須上機執行測試才能知道。但我們不可能也沒有必要對每個演算法都上機測試，只需知道哪個演算法花費的時間多，哪個演算法花費的時間少就可以了。並且一個演算法花費的時間與演算法中語句的執行次數成正比例，哪個演算法中語句執行次數多，它花費時間就多。
一個演算法中的語句執行次數稱為語句頻度或時間頻度。記為t(n)。
2.計算方法
1. 一般情況下，演算法的基本操作重複執行的次數是模組n的某一個函式f（n），因此，演算法的時間複雜度記做：t（n）=o（f（n）） 分析：
隨著模組n的增大，演算法執行的時間的增長率和f（n）的增長率成正比，所以f（n）越小，演算法的時間複雜度越低，演算法的效率越高。 2. 在計算時間複雜度的時候，先找出演算法的基本操作，然後根據相應的各語句確定它的執行次數，再找出t（n）的同數量級（它的同數量級有以下：
1，log2n ，n ，nlog2n ，n的平方，n的三次方，2的n次方，n！），找出後，f（n）=該數量級，若t(n)/f(n)求極限可得到一常數c，則時間複雜度t（n）=o（f（n）） 例：演算法：
for（i=1;i<=n;++i） } 則有 t（n）= n的平方+n的三次方，根據上面括號裡的同數量級，我們可以確定 n的三次方 為t（n）的同數量級 則有f（n）= n的三次方，然後根據t（n）/f（n）求極限可得到常數c 則該演算法的 時間複雜度：t（n）=o（n的三次方）
3.分類
按數量級遞增排列，常見的時間複雜度有： 常數階o(1),對數階o(log2n),線性階o(n), 線性對數階o(nlog2n),平方階o(n2)，立方階o(n3),...， k次方階o(nk), 指數階o(2n) 。
隨著問題規模n的不斷增大，上述時間複雜度不斷增大，演算法的執行效率越低。
2樓：匿名使用者
次，所以本題的時間複雜度是 o(n*n)。 5|||以sum＋＋為基本操作，是o(n~2)(n的平方)，因為sum 要執行n*n次，同理下一個則是o(n)，因為只
3樓：icecold灬
付費內容限時免費檢視
回答一、地方時的計算由於地球自西向東自轉，所以同緯度上不同的地區見到日出的時間有早有晚，東邊的時刻比西邊的時刻要早，這種因經度不同而產生的不同時刻，稱為地方時。由於時刻東早西晚，所以每向東15°時間要早1小時，每向西15°時間要晚1小時，經度相差1°，時間相差4分鐘。二、區時的計算為了便於不同地區的交流，2023年國際上按統一標準劃分時區，實行分割槽計時的辦法。
按照這個劃分方法，地球上每15°作為一個時區，全球共分24個時區，每個時區**經線的地方時即為該時區的標準時間區時。
時間複雜度，組成原理
時間複雜度，也就是演算法 處理一個問題需要多長時間。空間複雜度也要分析，不過時間複雜度更重要。下面是詳細解答 1 時間複雜度 1 時間頻度 一個演算法執行所耗費的時間，從理論上是不能算出來的，必須上機執行測試才能知道。但我們不可能也沒有必要對每個演算法都上機測試，只需知道哪個演算法花費的時間多，哪個...
演算法的時間複雜度與空間複雜度各是什麼意思
是說明一個程式根據其資料n的規模大小 所使用的大致時間和空間說白了 就是表示 如果隨著n的增長 時間或空間會以什麼樣的方式進行增長 例for int i 0 i n i 這個迴圈執行n次 所以時間複雜度是o n for int i 0 i n i 這巢狀的兩個迴圈 而且都執行n次 那麼它的時間複雜度...
折半查詢遞迴版的時間複雜度是多少，空間複雜度是多少？那非遞迴版的呢
遞迴折半查詢的時間複雜度是o log2n 空間複雜度是o log2n 也是遞迴的最大深度 非遞迴的時間複雜度是o log2n 空間複雜度是o 1 僅僅用幾個單變數就夠了 大學理工類都有什麼專業 10 理工類專業 數學與應用數學 資訊與計算科學 物理學 應用化學 生物技術 地質學 大氣科學類 理論與應...