计算时间复杂度例题(计算时间复杂度的公式)

对于计划报考2021年计算机专业考研的考生来说，复习是一个难点。很多本专业或跨专业的学生在备考时发现很难掌握时间复杂度的计算。他们常常不知道如何计算问题干中的代码何时发生变化。小编整理了以下详细内容供大家参考。

算法的时间度量是指算法中基本操作重复的次数。

一般来说，算法中基本操作的重复次数是问题规模n的函数f(n)。算法的时间度量记为T(n)=O(f(n))，通常称为时间复杂度。其中O的形式定义为：如果f(n)是正整数n的函数，则xn=O(f(n))意味着存在正常数M使得当ngen0满足|xn|leM时|f(n)|。

注：基本操作是原始操作，其重复执行次数与算法的执行时间成正比。在大多数情况下，它是最深循环内的语句中的原始操作。它的执行次数和包含它的语句的频率是相同的。语句的频率是指该语句被重复执行的次数。

对计算时间复杂度至关重要的基本操作。例如，在以下3个程序段中：

(1)++xs=0

(2)对于(i=1 i=n ++i) ++x s+=x

(3)对于(j=1j=n++j)

对于(k=1 k=n ++k) ++x s+=x

包含基本运算“x 加1”的语句出现频率分别为1、n 和n2，因此这三个程序段的时间复杂度分别为O(1)、O(n) 和O(n2)。该算法还可能呈现时间复杂度，例如对数阶O(log2n)、指数阶O(2n) 等。

在备考的过程中，你可能会很努力但仍然收效甚微，但我们一定要记住，只有坚持量变才会有质变。星光不计较过客，时间会给有思想的人带来回报。你的坚持将会带来成功。

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