数据结构和算法

用户8247415

发布于 2021-04-13 16:05:30

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代码可运行

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算法和数据结构

著名计算机科学家N.Wirth教授提出一个公式: 算法+数据结构=程序算法有五个重要特性 1.有穷性 2.确定性 3.可行性 4.输入 5.输出要得到一个高效的算法，在设计算法时，就要对算法的执行时间有一个客观的分析。一般的，把算法中包含的简单操作的次数的多少称为算法的时间复杂度，它是一个算法运行的相对量度。

int sum(int a[], int n)
{
	int s = 0, i;
	for (i = 0;i < n;i++)
		s += a[i];
	return s;
}
int sum(int a[], int n)
{
	int s = 0,i = 0;    //1,1
	while (i < n)       //n+1
	{
		s += a[i];      //n
			i++;        //n
	}
	return s;           //1
}

这一串代码时间复杂度就是T(n)=3n+4 以下是几个计算时间复杂度的例子大家应该可以看懂

//矩阵相加
void matrixxadd(int a[][n], int b[][n], int c[][n])
{
	int i, j;                         //1,1
	for (i = 0;i < n;i++)             
		for (j = 0;j < n;j++)
			c[i][j] = a[i][j] + b[i][j];
}                                                        
//4n*n+5n+2

x=x+1                           //1

for(i=1;i<=n;i++)               //n
x=x+1

for(i=1;i<=n;i++)               //n*n
for(j=1;j<=n;j++)
x=x+1

for (i = 1;i <= n;i++)          //n*(n-1)/2
for (j = i;j <= n;j++)
x = x + 1


void bubble_sort(int a[], int n)
{
	int temp, i, j, change = 1;
	for (i = n - 1, change = 1;i > 0 && change = 1;i--)
	{
		change = 0;
		for(j=0;j<i;j++)
			if (a[j] > a[j + 1])
			{
				temp = a[j];
				a[j] = a[j + 1];
				a[j + 1] = temp;
				change = 1;
			}
	}
}                                 
 //最坏的情况n(n+1)/2

实际上，一般也没有必要精确的计算算法的时间复杂度，只要大致计算数量级就可以了。 T(n)=O(f(n)) 给大家推荐一篇文章，对于时间复杂度讲述的十分详细。时间复杂度

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原始发表：2021/03/21 ，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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