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寫在前面：

這篇文章是在公眾號： 程序員小灰 中發布的。是我到目前為止所看到的關于時間復雜度介紹的最好的文章，簡介 清晰 明了。

所以拿來po出來 僅供學習交流，如侵則刪。

現已將此文收錄至：《數據結構》C語言版 (清華嚴蔚敏考研版） 全書知識梳理

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正文：

時間復雜度的意義

究竟什么是時間復雜度呢？讓我們來想象一個場景：某一天，小灰和大黃同時加入了一個公司……

一天過后，小灰和大黃各自交付了代碼，兩端代碼實現的功能都差不多。大黃的代碼運行一次要花100毫秒，內存占用5MB。小灰的代碼運行一次要花100秒，內存占用500MB。于是……

由此可見，衡量代碼的好壞，包括兩個非常重要的指標：

1.運行時間；

2.占用空間。

基本操作執行次數

關于代碼的基本操作執行次數，我們用四個生活中的場景，來做一下比喻：

場景1：給小灰一條長10寸的面包，小灰每3天吃掉1寸，那么吃掉整個面包需要幾天？

答案自然是 3 X 10 = 30天。

如果面包的長度是 N 寸呢？

此時吃掉整個面包，需要 3 X n = 3n 天。

如果用一個函數來表達這個相對時間，可以記作T（n） = 3n。

場景2：給小灰一條長16寸的面包，小灰每5天吃掉面包剩余長度的一半，第一次吃掉8寸，第二次吃掉4寸，第三次吃掉2寸……那么小灰把面包吃得只剩下1寸，需要多少天呢？

這個問題翻譯一下，就是數字16不斷地除以2，除幾次以后的結果等于1？這里要涉及到數學當中的對數，以2位底，16的對數，可以簡寫為log16。

因此，把面包吃得只剩下1寸，需要 5 X log16 = 5 X 4 = 20 天。

如果面包的長度是 N 寸呢？

需要5 X logn = 5logn天，記作T（n） =5logn。

場景3：給小灰一條長10寸的面包和一個雞腿，小灰每2天吃掉一個雞腿。那么小灰吃掉整個雞腿需要多少天呢？

答案自然是2天。因為只說是吃掉雞腿，和10寸的面包沒有關系。

如果面包的長度是 N 寸呢？

無論面包有多長，吃掉雞腿的時間仍然是2天，記作T（n） = 2。

場景4：給小灰一條長10寸的面包，小灰吃掉第一個一寸需要1天時間，吃掉第二個一寸需要2天時間，吃掉第三個一寸需要3天時間…..每多吃一寸，所花的時間也多一天。那么小灰吃掉整個面包需要多少天呢？

答案是從1累加到10的總和，也就是55天。

如果面包的長度是 N 寸呢？

此時吃掉整個面包，需要 1+2+3+……+ n-1 + n = (1+n)*n/2 = 0.5n^2 + 0.5n。

記作T（n） = 0.5n^2 + 0.5n。

上面所講的是吃東西所花費的相對時間，這一思想同樣適用于對程序基本操作執行次數的統計。剛才的四個場景，分別對應了程序中最常見的四種執行方式：

場景1：T（n） = 3n，執行次數是線性的。

1. voideat1(intn){


2. for(inti=0;i<n;i++){;

3. System.out.println("等待一天");

4. System.out.println("等待一天");

5. System.out.println("吃一寸面包");

6. }

7. }

8. vo

場景2：T（n） = 5logn，執行次數是對數的。

1. voideat2(intn){


2. for(inti=1;i<n;i*=2){


3. System.out.println("等待一天");

4. System.out.println("等待一天");

5. System.out.println("等待一天");

6. System.out.println("等待一天");

7. System.out.println("吃一半面包");

8. }

9. }

場景3：T（n） = 2，執行次數是常量的。

1. voideat3(intn){


2. System.out.println("等待一天");

3. System.out.println("吃一個雞腿");

4. }

場景4：T（n） = 0.5n^2 + 0.5n，執行次數是一個多項式。

1. voideat4(intn){


2. for(inti=0;i<n;i++){


3. for(intj=0;j<i;j++){


4. System.out.println("等待一天");

5. }

6. System.out.println("吃一寸面包");

7. }

8. }

漸進時間復雜度

有了基本操作執行次數的函數 T（n），是否就可以分析和比較一段代碼的運行時間了呢？還是有一定的困難。

比如算法A的相對時間是T（n）= 100n，算法B的相對時間是T（n）= 5n^2，這兩個到底誰的運行時間更長一些？這就要看n的取值了。

所以，這時候有了漸進時間復雜度（asymptotic time complectiy）的概念，官方的定義如下：

若存在函數 f（n），使得當n趨近于無窮大時，T（n）/ f（n）的極限值為不等于零的常數，則稱 f（n）是T（n）的同數量級函數。

記作T（n）= O（f（n）），稱O（f（n）） 為算法的漸進時間復雜度，簡稱時間復雜度。

漸進時間復雜度用大寫O來表示，所以也被稱為大O表示法。

如何推導出時間復雜度呢？有如下幾個原則：

1. 如果運行時間是常數量級，用常數1表示；

2. 只保留時間函數中的最高階項；

3. 如果最高階項存在，則省去最高階項前面的系數。

讓我們回頭看看剛才的四個場景。

場景1：

T（n） = 3n

最高階項為3n，省去系數3，轉化的時間復雜度為：

T（n） = O（n）

場景2：

T（n） = 5logn

最高階項為5logn，省去系數5，轉化的時間復雜度為：

T（n） = O（logn）

場景3：

T（n） = 2

只有常數量級，轉化的時間復雜度為：

T（n） = O（1）

場景4：

T（n） = 0.5n^2 + 0.5n

最高階項為0.5n^2，省去系數0.5，轉化的時間復雜度為：

T（n） = O（n^2）

這四種時間復雜度究竟誰用時更長，誰節省時間呢？稍微思考一下就可以得出結論：

O（1）<O（logn）<O（n）<O（n^2）

在編程的世界中有著各種各樣的算法，除了上述的四個場景，還有許多不同形式的時間復雜度，比如：

O（nlogn）,O（n^3）,O（m*n），O（2^n），O（n！）

今后遨游在代碼的海洋里，我們會陸續遇到上述時間復雜度的算法。

時間復雜度的巨大差異

我們來舉過一個栗子：

算法A的相對時間規模是T（n）= 100n，時間復雜度是O(n)

算法B的相對時間規模是T（n）= 5n^2，時間復雜度是O(n^2)

算法A運行在小灰家里的老舊電腦上，算法B運行在某臺超級計算機上，運行速度是老舊電腦的100倍。

那么，隨著輸入規模 n 的增長，兩種算法誰運行更快呢？

從表格中可以看出，當n的值很小的時候，算法A的運行用時要遠大于算法B；當n的值達到1000左右，算法A和算法B的運行時間已經接近；當n的值越來越大，達到十萬、百萬時，算法A的優勢開始顯現，算法B則越來越慢，差距越來越明顯。

這就是不同時間復雜度帶來的差距。

轉載于:https://my.oschina.net/jamesview/blog/3043654

總結

以上是生活随笔為你收集整理的一套图 搞懂“时间复杂度”「建议收藏」(一加手机官网)的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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