数据结构时间复杂度

什么是时间复杂度？

算法中某个函数有n次基本操作重复执行，用T(n)表示，现在有某个辅助函数f(n),使得当n趋近于无穷大时，T（n)/f(n)的极限值为不等于零的常数，则称f(n)是T(n)的同数量级函数，记作T(n)=O(f(n)),称O(f(n)) 为算法的渐进时间复杂度，简称时间复杂度。

通俗一点讲，其实所谓的时间复杂度，就是找了一个同样曲线类型的函数f(n)来表示这个算法的在n不断变大时的趋势 。当输入量n逐渐加大时，时间复杂性的极限情形称为算法的“渐近时间复杂性”。

计算时间复杂度的方法：

1、用常数1代替运行时间中的所有加法常数

2、修改后的运行次数函数中，只保留最高阶项

3、去除最高阶项的系数

按数量级递增排列，常见的时间复杂度有：

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