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02331数据结构

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什么是算法的渐近时间复杂度?如何分析一个算法的渐近时间复杂度?

正确答案:算法的渐近时间复杂度是对算法的时间效率的度量。也就是对一个算法执行所需要的时间进行分析。一个算法执行所需要的具体时间与所使用的计算机系统的软、硬件性能及问题的规模等因素有关。为了比较算法本身的时间性能,应该采用能够反映算法本身的时间性能的度量。实际上,通常算法运行所需要的时间T是问题规模n的函数,可记为T(n)。所谓算法的渐近时间复杂度,是当问题规模充分大时,算法运行时间的增长趋势的度量。因为增长率的上限对算法的比较更具意义,所以经常分析的是算法运行时间的增长率的上限,这就是算法的时间复杂度的大O表示,也常简称为算法的时间复杂度。
为了分析一个算法的时间复杂度,一般情况下需要考察算法中基本语句的执行次数,找出其与问题规模n的函数关系f(n),从而得到算法的渐近时间复杂度。所谓基本语句是执行次数与算法的执行次数成正比的语句,它是算法中的关键操作。算法的基本语句大多包含在循环和递归结构中,对于单循环结构,循环体中的简单语句就是基本语句,其执行次数的大O表示就是该算法段的渐近时间复杂度;对于并列的循环结构,要先分析各个循环结构的渐近时间复杂度,然后利用大O表示法的加法规则求出算法的时间复杂度;对于多层嵌套的循环结构,最内层循环中的简单语句就是算法的基本语句,要自外向内逐层分析各层循环的渐近时间复杂度,再利用大O表示法的乘法规则来求出算法的渐近时间复杂度。对于递归结构,则可以根据递归过程递推出基本语句的执行次数,进而得到它的大O表示。总之,只要分析求出算法中关键操作的执行次数与问题规模的函数关系,也就得到了该次数的大O表示,从而也就求出了算法的渐近时间复杂度。
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