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目錄

• • 一、算法時間復(fù)雜度的應(yīng)用
  • 二、如何計算算法的時間復(fù)雜度
  • • 舉例說明
  • 三、常用的時間復(fù)雜度
  • • 時間復(fù)雜度排序
  • 四、代碼說明

一、算法時間復(fù)雜度的應(yīng)用

在實際應(yīng)用中，會根據(jù)要解決的問題寫出幾個相應(yīng)的解決辦法，但是我們要選擇執(zhí)行效率最高的算法，那么怎樣評估算法的效率呢，這時候就要用到算法時間復(fù)雜度了

二、如何計算算法的時間復(fù)雜度

步驟：

計算代碼的時間頻度
時間頻度T(n): 代碼的運行次數(shù)

將時間頻度，化簡為時間復(fù)雜度
代碼運行次數(shù)的數(shù)量級別—時間復(fù)雜度

計算：
時間復(fù)雜度 = 時間頻度 （去掉：1.常數(shù)項 2.低階 3.最高次階的系數(shù) ）只保留最高次階

舉例說明

T(n)=3n2+6n+5

去掉常數(shù)項
T(n)=3n2+6n

去掉低階
T(n)=3n2

去掉最高次階的系數(shù)
T(n)=n2

因此：T(n)=n2 =>O(n2)

三、常用的時間復(fù)雜度

當(dāng)n增大時，函數(shù)從小到大排序

時間復(fù)雜度排序

四、代碼說明

#coding=utf-8#定義函數(shù),array數(shù)組，order排序 def select_order(array,order):se = len(array)for i in range(0, se):j = ik = i+1while(k<se):if((array[j]>array[k]) and (int(order)>0)) or ((array[j]<array[k]) and (int(order)<0)):j = kk += 1array[i], array[j] = array[j], array[i]i += 1return arraypaopao = [3, 55, 66, 2, 38] #order>0升序,order<0降序 print(select_order(paopao, 1)) print(select_order(paopao, -1))

以上是一個選擇排序，從上常用的時間復(fù)雜度表中，很容易知道，此代碼有兩個循環(huán)：for i in range(0, se)和 while(k<se) 因此，此循環(huán)的時間復(fù)雜度為O(n的2次方)

如果還是沒有理解請留言，哈哈哈一起來解決哈哈哈

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的算法的时间复杂度（python版容易理解）+常用的时间复杂度、python代码--数据结构的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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