Python(算法)-时间复杂度和空间复杂度

python

时间复杂度

算法的时间复杂度是一个函数,它定量描述了该算法的运行时间,时间复杂度常用“O”表述,使用这种方式时,时间复杂度可被称为是渐近的,它考察当输入值大小趋近无穷时的情况

时间复杂度是用来估计算法运行时间的一个式子(单位),一般来说,时间复杂度高的算法比复杂度低的算法慢

print(\'Hello world\')  # O(1)

# O(1)

print(\'Hello World\')

print(\'Hello Python\')

print(\'Hello Algorithm\')

for i in range(n): # O(n)

print(\'Hello world\')

for i in range(n): # O(n^2)

for j in range(n):

print(\'Hello world\')

for i in range(n): # O(n^2)

print(\'Hello World\')

for j in range(n):

print(\'Hello World\')

for i in range(n): # O(n^2)

for j in range(i):

print(\'Hello World\')

for i in range(n):

for j in range(n):

for k in range(n):

print(\'Hello World\') # O(n^3)

 几次循环就是n的几次方的时间复杂度

n = 64

while n > 1:

print(n)

n = n // 2

 26 = 64,log264 = 6,所以循环减半的时间复杂度为O(log2n),即O(logn)

如果是循环减半的过程,时间复杂度为O(logn)或O(log2n)

常见的时间复杂度高低排序:O(1)<O(logn)<O(n)<O(nlogn)<O(n2)<O(n2logn)<O(n3)

空间复杂度

空间复杂度:用来评估算法内存占用大小的一个式子

a = \'Python\'  # 空间复杂度为1

# 空间复杂度为1

a = \'Python\'

b = \'PHP\'

c = \'Java\'

num = [1, 2, 3, 4, 5] # 空间复杂度为5

num = [[1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4]] # 空间复杂度为5*4

num = [[[1, 2], [1, 2]], [[1, 2], [1, 2]] , [[1, 2], [1, 2]]] # 空间复杂度为3*2*2

 定义一个或多个变量,空间复杂度都是为1,列表的空间复杂度为列表的长度

以上是 Python(算法)-时间复杂度和空间复杂度 的全部内容, 来源链接: utcz.com/z/386600.html

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