1楼：匿名用户
算法复杂度的介绍，见百科：
http://baike.baidu.***/view/7527.htm
请问算法的时间复杂度是怎么计算出来的?
2楼：
首先假设任意copy
一个简单运算的时间都是1，例如a=1;a++;a=a*b;这些运算的时间都是1.
那么例如
for(int i=0;i注意，这里计算一次的时间是1.
}那么上面的这个例子的时间复杂度就是 m*n再例如冒泡排序的时间复杂度是n*n；快排的时间复杂度是log(n)。
详细的情况，建议你看《算法导论》，里面有一章节，具体讲这个的。
这个算法的时间复杂度是如何计算出来的?
3楼：
如果bai题目允许优化程du
序的话，计算zhix的多次幂时可以保留中dao间结果，比版如你已经有了权x^3，计算x^4的时候就不用从头乘一遍，也不用二分着来，直接x^3在乘x就可以了。如果采用这样的策略，这题是可以以o(n)实现的。
如果不考虑上面所说，复杂度是nlogn，你的计算过程可行。另外也可估算，即单次求幂是logn，求n次就是nlogn，这样估出来的是上界。但是在不保留中间结果的算法下，是无法达成o（n）的，故可以不严谨地“直觉”知道下界也是nlogn。
c语言算法的时间复杂度如何计算啊？
4楼：熊猫
看看这个 每个循环都和上一层循环的参数有关。 所以要用地推公式： 设i(n)表示第一层循环的i为n时的循环次数，注意到他的下一层循环次数刚好就是n，分别是0,1,2...
n-1 所以，把每一层循环设一个函数分别为：j(n),k(n),t(n) 则有 i(n)=j(0)+...+j(n-1) j(n)=k(0)+...
+k(n-1) k(n)=t(0)+...+t(n-1) i(0)=j(0)=k(0)=0 t(n)=1 而总循环数是i(0)+i(1)...+i(n-1) 可以根据递推条件得出准确值 所以算法复杂度是o(i(0)+i(1)...
+i(n-1))
记得采纳啊
5楼：匿名用户
求解算法的时间复杂度的具体步骤是：
⑴找出算法中的基本语句；
算法中执行次数最多的那条语句就是基本语句，通常是最内层循环的循环体。
⑵计算基本语句的执行次数的数量级；
只需计算基本语句执行次数的数量级，这就意味着只要保证基本语句执行次数的函数中的最高次幂正确即可，可以忽略所有低次幂和最高次幂的系数。这样能够简化算法分析，并且使注意力集中在最重要的一点上：增长率。
⑶用大ο记号表示算法的时间性能。
将基本语句执行次数的数量级放入大ο记号中。
如果算法中包含嵌套的循环，则基本语句通常是最内层的循环体，如果算法中包含并列的循环，则将并列循环的时间复杂度相加。例如：
for(i=1;i<=n;i++) x++; for(i=1;i<=n;i++)
for(j=1;j<=n;j++) x++; 第一个for循环的时间复杂度为ο(n)，第二个for循环的时间复杂度为ο(n2)，则整个算法的时间复杂度为ο(n+n2)=ο(n2)。
常见的算法时间复杂度由小到大依次为：
ο(1)＜ο(log2n)＜ο(n)＜ο(nlog2n)＜ο(n2)＜ο(n3)＜…＜ο(2n)＜ο(n!)ο(1)表示基本语句的执行次数是一个常数，一般来说，只要算法中不存在循环语句，其时间复杂度就是ο(1)。ο(log2n)、ο(n)、ο(nlog2n)、ο(n2)和ο(n3)称为多项式时间，而ο(2n)和ο(n!
)称为指数时间。计算机科学家普遍认为前者是有效算法，把这类问题称为p类问题，而把后者称为np问题。
这只能基本的计算时间复杂度，具体的运行还会与硬件有关。
6楼：血刺废车
（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(log(2)n),线性阶o(n), 线性对数阶o(nlog(2)n),平方阶o(n^2)，立方阶o(n^3),...， k次方阶o(n^k),指数阶o(2^n)。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。
7楼：问丰建思莲
在计算之前取得系统的滴答数
inttbegin
=gettickcount();
计算完成过后再次调用减去滴答数就行了，单位msinttend
=gettickcount()
-tbegin;
还有其他更精确的函数，搞忘了，你最好查下msdn纯c下不要用c自带的计算滴答数的函数，不精确，应该使用系统的
归并排序的时间复杂度是多少,归并排序的时间复杂度O是怎么算出来的呢
1楼 二分归并排序是一种分治算法 主定理方法 符合主定理 case 2 动动你的小手点个赞。 2楼 伟大的小天同学 o nlogn 和o nlog2n 是一样的。。归并排序如果不借助辅助空间的话，复杂度为o n 2 ，借助的话就是o nlogn o nlog2n 3楼 o n 以2为底的n的对数 。...
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1楼 匿名用户 算法的复杂性 算法的复杂性是算法效率的度量，是评价算法优劣的重要依据。一个算法的复杂性的高低体现在运行该算法所需要的计算机资源的多少上面，所需的资源越多，我们就说该算法的复杂性越高 反之，所需的资源越低，则该算法的复杂性越低。 计算机的资源，最重要的是时间和空间 即存储器 资源。因而...