em算法時間復雜度分析？算法的復雜性算法的復雜度是衡量算法效率的尺度，也是評價算法優(yōu)劣的重要依據(jù)。算法的復雜性反映在運行算法所需的計算機資源數(shù)量上。需要的資源越多，算法越復雜。反之，所需資源越少，算法

em算法時間復雜度分析？

算法的復雜性

算法的復雜度是衡量算法效率的尺度，也是評價算法優(yōu)劣的重要依據(jù)。算法的復雜性反映在運行算法所需的計算機資源數(shù)量上。需要的資源越多，算法越復雜。反之，所需資源越少，算法復雜度越低。

電腦資源，最重要的是時間和空間(也就是內(nèi)存)資源。因此，算法的復雜度可以分為時間復雜度和空間復雜度。

不言而喻，對于任何給定的問題，設計一個復雜度盡可能低的算法是我們的一個重要目標。另一方面，當一個給定的問題有多種算法時，選擇復雜度最低的算法是我們的一個重要標準。因此，算法的復雜度分析對于算法的設計或選擇具有重要的指導意義和實用價值。

總之，在算法學習的過程中，首先要學會分析算法，以確定或判斷算法的優(yōu)劣。

1.時間復雜度:

例1:如下設置一個程序段(為了討論方便，在每行前加一個行號)

(1)對于i:1到n do

(2)對于j:1到n do

(3) x:x 1

......

程序運行中每一步執(zhí)行多少次？

回答:

行數(shù)(頻率)

(1) n 1

(2)n *(n ^ 1)

(3) n*n

可以看出，這個程序的總執(zhí)行次數(shù)為:f (n) 2n2n1。這里，n可以代表問題的規(guī)模。當n趨于無窮大時，如果f(n)的值很小，則算法是最優(yōu)的。作為初學者，我們可以通過f(n)的數(shù)量級o來大致判斷算法的時間復雜度。例如，上面例子中的時間復雜度可以粗略地表示為T(n)O(n2)。

2.空間復雜性:

示例2:將一維數(shù)組的數(shù)據(jù)(n)以逆序存儲在原數(shù)組中。下面是實現(xiàn)這個問題的兩個算法::。

算法1 : for I : 1 ton do

b[i]:a[n-i 1]

對于i:1到n do

a[i]:b[i]

算法二:換我:1ton div2do

開始

t:a[I]a[I]:a[n-I-1]a[n-i-1]:t

結束

算法1的時間復雜度為2n，空間復雜度為2n。

算法2的時間復雜度為3*n/2，空間復雜度為n-1。

顯然，算法2要優(yōu)于算法1，這兩種算法的空間復雜度大致可以表示為S(n)O(n)。

在信息學競賽中，往往是:只要

算法技術指什么？

算法技術是指

算法是指對解的準確完整的描述，是解決問題的一系列清晰的指令。算法代表了描述解決問題的策略機制的系統(tǒng)方法。

也就是說，對于某一標準輸入，可以在有限的時間內(nèi)獲得所需的輸出。如果一個算法有缺陷或者不適合某個問題，執(zhí)行這個算法并不能解決問題。

不同的算法可能使用不同的時間、空間或效率來完成相同的任務。一個算法的優(yōu)劣可以用空間復雜度和時間復雜度來衡量。

算法中的指令描述了一種計算。它在運行時，可以從一個初始狀態(tài)和一個初始輸入(可能是空的)開始，經(jīng)過一系列有限的、明確定義的狀態(tài)，最后產(chǎn)生一個輸出，停在一個最終狀態(tài)。

從一種狀態(tài)到另一種狀態(tài)的轉換不一定是確定的。一些算法，包括隨機化算法，包含一些隨機輸入。

形式算法的概念部分源于試圖解決希爾伯特提出的決策問題，然后試圖定義有效可計算性或有效方法。

這些嘗試包括庫爾特·哥德爾、雅克·埃爾布朗和斯蒂芬·科爾·克萊尼分別于1930年、1934年和1935年提出的遞歸函數(shù)，Allonzot Church于1936年提出的λ演算，Emil Leon Post于1936年提出的公式化1以及alan turing于1937年提出的圖靈機。即使在目前，通常也很難將直覺想法定義為形式算法。