1楼：影墨者
o（n）：
for(i=0;i<100;i++)
o(n^2)：
for(i=0;i<100;i++)
for(j=0;j<100;j++)
算法时间复杂度o(1)和o(2)的区别？？？
2楼：a罗网天下
o后面的括号中有一个函数，指明某个算法的耗时/耗空间与数据增长量之间的关系。其中的n代表输入数据的量。
时间复杂度为o(n)，就代表数据量增大几倍，耗时也增大几倍。比如常见的遍历算法。所以o(2)相比于o(1)数据量会更多，同时需要执行的时间会更多。
一般情况下，算法中基本操作重复执行的次数是问题规模n的某个函数，用t(n)表示，若有某个辅助函数f(n),存在一个正常数c使得fn*c>=t(n)恒成立。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。
时间复杂度o(n^2)，就代表数据量增大n倍时，耗时增大n的平方倍，这是比线性更高的时间复杂度。比如冒泡排序，就是典型的o(n^2)的算法，对n个数排序，需要扫描n×n次。
比如o(logn)，当数据增大n倍时，耗时增大logn倍（这里的log是以2为底的，比如，当数据增大256倍时，耗时只增大8倍，是比线性还要低的时间复杂度）。二分查找就是o(logn)的算法，每找一次排除一半的可能，256个数据中查找只要找8次就可以找到目标。
o(nlogn)同理，就是n乘以logn，当数据增大256倍时，耗时增大256*8=2048倍。这个复杂度高于线性低于平方。归并排序就是o(nlogn)的时间复杂度。
3楼：天寂无痕
根据大o定义易知，o（1） = o（2）。用o(1)和o(2)表示同一个函数时，差别仅在于常数因子c而已。
两个都是时间复杂度为常量。复杂度是用来表达算法的复杂程度跟算法输入的规模n的关系。如果不管n是多大，算法的复杂程度都固定是1或者2（比如1条指令，2个循环），那么在“复杂度”这个概念上，两者都一样，叫做“常数阶”复杂度。
o(g(n)) = ，则g(n)是f(n)的渐进上界。o（g(n)）是指所有与g(n)具有相同增长率或比其增长率小的函数的集合。
4楼：兄弟连教育
时间复杂度是一个函数，它定量描述了该算法的运行时间。常见的时间复杂度有以下几种。
1，log(2)n，n，n log(2)n ，n的平方，n的三次方，2的n次方，n!
1指的是常数。即，无论算法的输入n是多大，都不会影响到算法的运行时间。这种是最优的算法。而n！（阶乘）是非常差的算法。当n变大时，算法所需的时间是不可接受的。
用通俗的话来描述，我们假设n=1所需的时间为1秒。那么当n = 10，000时。
o（1）的算法需要1秒执行完毕。
o（n）的算法需要10，000秒 ≈ 2.7小时 执行完毕。
o（n2）的算法需要100，000，000秒 ≈ 3.17年 执行完毕。
o（n！）的算法需要******xx(系统的计算器已经算不出来了)。
可见算法的时间复杂度影响有多大。
所以o（1）和o（n）差了2.7小时，区别显而易见。
5楼：茧与剑
o(1)与o(2)的阶位一样，所以仅仅是常数区别
6楼：寻秦记记
没有o(2)这一说，要么是o(1)，要么是o(f(n))
时间复杂度o(n)什么意思
7楼：飞侠·闪电
时间复杂度
算法分析
同一问题可用不同算法解决，而一个算法的质量优劣将影响到算法乃至程序的效率。算法分析的目的在于选择合适算法和改进算法。一个算法的评价主要从时间复杂度和空间复杂度来考虑。
1、时间复杂度
（1）时间频度
一个算法执行所耗费的时间，从理论上是不能算出来的，必须上机运行测试才能知道。但我们不可能也没有必要对每个算法都上机测试，只需知道哪个算法花费的时间多，哪个算法花费的时间少就可以了。并且一个算法花费的时间与算法中语句的执行次数成正比例，哪个算法中语句执行次数多，它花费时间就多。
一个算法中的语句执行次数称为语句频度或时间频度。记为t(n)。
（2）时间复杂度
在刚才提到的时间频度中，n称为问题的规模，当n不断变化时，时间频度t(n)也会不断变化。但有时我们想知道它变化时呈现什么规律。为此，我们引入时间复杂度概念。
一般情况下，算法中基本操作重复执行的次数是问题规模n的某个函数，用t(n)表示，若有某个辅助函数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。
在各种不同算法中，若算法中语句执行次数为一个常数，则时间复杂度为o(1),另外，在时间频度不相同时，时间复杂度有可能相同，如t(n)=n2+3n+4与t(n)=4n2+2n+1它们的频度不同，但时间复杂度相同，都为o(n2)。
按数量级递增排列，常见的时间复杂度有：
常数阶o(1),对数阶o(log2n),线性阶o(n),
线性对数阶o(nlog2n),平方阶o(n2)，立方阶o(n3),...，
k次方阶o(nk),指数阶o(2n)。随着问题规模n的不断增大，上述时间复杂度不断增大，算法的执行效率越低。
2、空间复杂度
与时间复杂度类似，空间复杂度是指算法在计算机内执行时所需存储空间的度量。记作:
s(n)=o(f(n))
我们一般所讨论的是除正常占用内存开销外的辅助存储单元规模。
算法时间复杂度的表示法o(n)、o(n)、o(1)、o(nlogn)等是什么意思？
8楼：匿名用户
o(n)表示关于n的2阶无穷小量。当n线性增长时，计算量按n规律增大。
o(1)表示计算量不变。
其它类似
9楼：匿名用户
算法的时间复杂度是一个函数，它定量描述了该算法的运行时间。这是一个关于代表算法输入值的字符串的长度的函数。时间复杂度常用大o符号表述,随着模块n的增大，算法执行的时间的增长率和 f(n) 的增长率成正比，所以 f(n) 越小，算法的时间复杂度越低，算法的效率越高.
例：算法：
for(i=1;i<=n;++i)
}则有 t(n) = n 的平方+n的三次方，根据上面括号里的同数量级，我们可以确定 n的三次方 为t（n）的同数量级
则有 f(n) = n的三次方，然后根据 t(n)/f(n) 求极限可得到常数c
则该算法的时间复杂度：t(n) = o(n^3)
算法的时间复杂度o（n）到底怎么算
10楼：匿名用户
看循环bai
或者递归的层du数。
zhi比如该函
dao数为版o（n）权
intf(intx,inty)
{inti,j;
for(i=0;i
而该函数为o（n2）
intf(intx,inty)
{inti,j;
for(i=0;i
求满足一下条件的算法，时间复杂度为o(n)
11楼：满天点点沃
对着自己的数据类型bai做相应地修改：
void delete(seqlist l, datatype x)l->length = i;
}void delete_list(linklist head, datatype x)
p = q->next;}}
时间复杂度为o（n）的排序算法，你会吗
12楼：匿名用户
排序方法 最坏时间复杂度 最好时间复杂度 平均时间复杂度直接插入 o(n2) o(n) o(n2) 简单选择 o(n2) o(n2) o(n2) 起泡专排序属 o(n2) o(n) o(n2) 快速排序 o(n2) o(nlog2n) o(nlog2n) 堆排序 o(nlog2n) o(nlog2n) o(nlog2n) 归并排序 o(nlog2n) o(nlog2n) o(nlog2n)
一个算法的时间复杂度为(n3+n2log2n+14n)/n2，其数量级表示为________。
13楼：116贝贝爱
结果为：o(n)
解题过程如下：
结果第一项是n，第2项是log2n，第3项是1/n，
当n趋于无穷大时，第二项比第一项小，第3项为0
所以(n3+n2log2n+14n)/n2，其数量级表示为o(n)
时间复杂度计算方法：
一般情况下，算法中基本操作重复执行的次数是问题规模n的某个函数，用t(n)表示，若有某个辅助函数f(n)，使得t(n)/f(n)的极限值（当n趋近于无穷大时）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。
随着模块n的增大，算法执行的时间的增长率和 f(n) 的增长率成正比，所以 f(n) 越小，算法的时间复杂度越低，算法的效率越高。
在计算时间复杂度的时候，先找出算法的基本操作，然后根据相应的各语句确定它的执行次数，再找出 t(n) 的同数量级（它的同数量级有以下：1，log2n，n，n log2n ，n的平方，n的三次方，2的n次方，n!），找出后，f(n) = 该数量级，若 t(n)/f(n) 求极限可得到一常数c，则时间复杂度t(n) = o(f(n))
14楼：匿名用户
时间复杂度为o(n)
原式=n+log2n+14
n比log2n，14都高阶，所以只用考虑n，即o（n）
时间复杂度是o(n^2)是什么意思?
15楼：白衣太史
这个意思是说一个算法时间的消耗是和其计算步数成平方增长的。
n^2就是n的平方，在一般的输入框里面没法打出上标，才这么写的。
如果某算法，算十步的时间是100秒，而其时间复杂度是o(n^2)的话，那么算11步的时间大概就是121秒
我的解释比较粗俗，这个里面的回答很专业，但是如果没有相应基础，不是很好懂，看看你能看懂不？
http://zhidao.baidu.***/question/10758328.html
时间复杂度O(N)是什么,时间复杂度O(n)什么意思
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c语言，时间复杂度与空间复杂度，算法时间公式t(n)o(f
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如何对n个数进行排序，要求时间复杂度o，空间复杂度o
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