什么是时间复杂度

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什么是时间复杂度

作为一个处在学习之路的渣渣,被一个时间复杂度的题给难倒了,然后我就思考了一下什么是时间复杂度。虽然在学校学习了了算法的课程,但是仔细一想,对于时间复杂度还真是不怎么懂。于是重新学习,记下自己的一些理解。

1.时间复杂度

提到时间复杂度,第一时间想到的是算法,简单说,算法就是你解决问题的方法,而你用这个方法解决这个问题所执行的语句次数,称为语句频度或者时间频度,记为T(n)。

那么问题来了,我们为什么要引入这些个概念呢。因为我们想要的是执行一个算法耗费的时间,这个时间理论上可以得到,但是,要得到这个时间就必须要上机测试,但是有这个必要吗?我们需要知道的是哪一个算法需要的时间多,哪一个算法需要的时间少,这样就可以了。而且,算法的耗时和语句的执行次数是成正比的,即语句执行越多,耗时越多。这也就是我们引入概念的原因。

在上面提到的时间频度T(n)中,n是指算法的规模,n不断的变化,T(n)就会不断的变化,而这些变化的规律是怎样的呢?于是我们引入了时间复杂度的概念。

什么是时间复杂度,算法中某个函数有n次基本操作重复执行,用T(n)表示,现在有某个辅助函数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。通俗一点讲,其实所谓的时间复杂度,就是找了一个同样曲线类型的函数f(n)来表示这个算法的在n不断变大时的趋势 。当输入量n逐渐加大时,时间复杂性的极限情形称为算法的“渐近时间复杂性”。

我们用大O表示法表示时间复杂性,它是一个算法的时间复杂性。大O表示只是说有上界但并不是上确界。

“大O记法”:在这种描述中使用的基本参数是 n,即问题实例的规模,把复杂性或运行时间表达为n的函数。这里的“O”表示量级 (order),比如说“二分检索是 O(logn)的”,也就是说它需要“通过logn量级的步骤去检索一个规模为n的数组”记法 O ( f(n) )表示当 n增大时,运行时间至多将以正比于 f(n)的速度增长。

时间复杂度对于算法进行的分析和大致的比较非常有用,但是真正的情况可能会因为一些其他因素造成差异。比如一个低附加代价的O(n2)算法在n较小的情况下可能比一个高附加代价的 O(nlogn)算法运行得更快。但是,n越来越大以后,相比较而言较慢上升函数的算法会运行的更快。

上面我引用了一些专业的定义,可能并不是太好理解,下面会写一些常出现的算法时间复杂度和一些实例来解释一下。

2.简单算法的时间复杂度举例

列举一些简单例子的时间复杂度。

O(1)的算法是一些运算次数为常数的算法。例如:

temp=a;a=b;b=temp;

上面语句共三条操作,单条操作的频度为1,即使他有成千上万条操作,也只是个较大常数,这一类的时间复杂度为O(1)。

O(n)的算法是一些线性算法。例如:

sum=0;                 

 for(i=0;i<n;i++)       

     sum++;

上面代码中第一行频度1,第二行频度为n,第三行频度为n,所以f(n)=n+n+1=2n+1。所以时间复杂度O(n)。这一类算法中操作次数和n正比线性增长。

O(logn) 一个算法如果能在每个步骤去掉一半数据元素,如二分检索,通常它就取 O(logn)时间。举个栗子:

int i=1; 

while (i<=n) 

   i=i*2; 

上面代码设第三行的频度是f(n), 则:2的f(n)次方<=n;f(n)<=log₂n,取最大值f(n)= log₂n,所以T(n)=O(log₂n ) 。

O(n²)(n的k次方的情况)最常见的就是平时的对数组进行排序的各种简单算法都是O(n²),例如直接插入排序的算法。

而像矩阵相乘算法运算则是O(n³)。

举个简单栗子:

sum=0;                

 for(i=0;i<n;i++)  

    for(j=0;j<n;j++) 

       sum++;

第一行频度1,第二行n,第三行n²,第四行n²,T(n)=2n²+n+1 =O(n²)

O(2的n次方) 比如求具有n个元素集合的所有子集的算法

O(n!) 比如求具有N个元素的全排列的算法

时间复杂度按n越大算法越复杂来排的话:常数阶O(1)、对数阶O(logn)、线性阶O(n)、线性对数阶O(nlogn)、平方阶O(n²)、立方阶O(n³)、……k次方阶O(n的k次方)、指数阶O(2的n次方)。

既然说到了这个复杂排序,就必须再多说几句。我们还需要区分算法最坏情况的行为和期望行为。就比如说快速排序,最坏情况运行时间是 O(n²),但期望时间是O(nlogn)。但是我们只要通过一些手段,可以避免最坏情况发生,所以在实际情况中,精心设计的快速排序都能以期望时间运行。

最后再提一下指数的情况。指数算法一般来说太复杂了,所以实际情况下如果不是迫不得已不要用时间复杂度为指数的算法,除非n特别小。

啰啰嗦嗦写了很多最基础的东西,也是想加深一下印象,如果有错误还请指出。

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