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    递归算法时间复杂度分析[通俗易懂]

    一般情况下,算法中基本操作重复的次数就是问题规模n的某个函数f(n),进而分析f(n)随n的变化情况并确定T(n)的数量级。这里用‘o’来表示数量级,给出算法时间复杂度。 T(n)=o(f(n)); 它表示随问题规模n的增大,算法的执行时间增长率和f(n)增长率成正比,这称作算法的渐进时间复杂度。而我们一般情况下讨论的最坏的时间复杂度。 空间复杂度: 算法的空间复杂度并不是实际占用的空间,而是计算整个算法空间辅助空间单元的个数,与问题的规模没有关系。算法的空间复杂度S(n)定义为该算法所耗费空间的数量级。 S(n)=o(f(n)) 若算法执行所需要的辅助空间相对于输入数据n而言是一个常数,则称这个算法空间复杂度辅助空间为o(1); 递归算法空间复杂度:递归深度n*每次递归所要的辅助空间,如果每次递归所需要的辅助空间为常数,则递归空间复杂度o(n)。

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    大会回顾|“连接智能、数据智能、运营智能”数智驱动,无限增长!

    9月15日,腾讯企点“数智驱动,无限增长——新一代智慧客户服务发布会”圆满落幕。 大会现场,国际知名市场研究机构沙利文发布了《2021年中国智能客服市场报告》:腾讯企点无论是在协作能力、服务场景多元化、全渠道服务、研发潜力、以及知识建设能力上均占据明显的竞争优势,位列中国智能客服市场领导者象限第一,成为百万企业的选择。 点击填写问卷,获取沙利文报告 点击回看大会 数据驱动智慧客户服务 体验引领业务持续增长 腾讯云副总裁、腾讯企点总经理张晔在会上发表了“数据驱动智慧客户服务,体验引领业务

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