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算法的时间复杂度(Time complexity)  

2011-10-11 01:36:58|  分类: Algorithms |  标签: |举报 |字号 订阅

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大O符号(big O notation)、大Ω符号(big Omega notation)和大Θ符号(Big Theta notation)

算法的时间复杂度通常这三个特号表示。

大O符号表示函数在增长到一定程度时总小于一个特定函数的常数倍。

大Ω符号表示函数在增长到一定程度时总大于一个特定函数的常数倍。

大Θ符号表示函数的增长不大于大O,也不小于大Ω。

 

常数时间(Constant time):表示算法可在固定时间求出解答,而不依照问题输入资料大小的复杂度。常数时间记为O(1)。

线性时间(Linear time):表示算法解题所需时间与输入资料的大小成正比。线性时间记为O(n)。

指数时间(Exponential time):指的是一个问题求解所需要的计算时间依输入资料的大小n而呈指数成长。指数时间记为 Ο(c^n)。

多项式时间(Polynomial time):指一个问题的计算时间不大于问题大小n的多项式倍数。记为O(n^k)。

 

参考:http://en.wikipedia.org/wiki/Time_complexity

 

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