INT202 算法复杂度 笔记
week01
伪代码,时间复杂度,空间复杂度,平均复杂度与最差复杂度
Counting Primitive Operations:数伪代码中的原子操作(每行代码执行多少次)
Recursive Algorithms:递归算法(我调用我自己
1. Asymptotic notation渐进表示(时间复杂度
Used in a simplified analysis that estimates the number of primitive operations executed up to a constant factor
1.1. Asymptotic Algorithm Analysis:渐近算法分析
use the worst-case number of primitive operations executed as a function of the input size
Example:
• We determine that the algorithm “Maximum-Element(A) ” executes at most 7n - 2 primitive operations
• We say that algorithm “runs in O(n) time”
Since constant factors and lower-order terms are eventually dropped anyhow, we can disregard them when counting primitive operations
- Growth rate: Linear ≈n , Quadratic ≈ n2,Cubic ≈ n3,只被最高项所影响: 102
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