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大小无更改 、 2021年9月23日 (四) 16:32
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在复杂度理论中不使用通常的时间单位(秒、分等),因为它们过于依赖于特定计算机的选择和技术的演变。例如,今天的计算机执行算法的速度明显快于20世纪60年代的计算机; 然而,这不是算法的固有特征,而是计算机硬件技术进步的结果。复杂度理论旨在量化算法的内在时间需求,也就是算法对任何计算机的基本时间约束。这是通过统计在计算过程中执行的基本操作数量来实现的。这些基本操作假定在给定的机器上占用常量时间(即不受输入大小的影响) ,通常被称为步骤。
 
在复杂度理论中不使用通常的时间单位(秒、分等),因为它们过于依赖于特定计算机的选择和技术的演变。例如,今天的计算机执行算法的速度明显快于20世纪60年代的计算机; 然而,这不是算法的固有特征,而是计算机硬件技术进步的结果。复杂度理论旨在量化算法的内在时间需求,也就是算法对任何计算机的基本时间约束。这是通过统计在计算过程中执行的基本操作数量来实现的。这些基本操作假定在给定的机器上占用常量时间(即不受输入大小的影响) ,通常被称为步骤。
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===空间===
 
===空间===
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在'''排序 sorting'''和'''搜索 searching'''中,通常考虑的资源是需要做几次''比较大小''。如果数据组织得当,这通常是一个很好的时间复杂度测量方法。
 
在'''排序 sorting'''和'''搜索 searching'''中,通常考虑的资源是需要做几次''比较大小''。如果数据组织得当,这通常是一个很好的时间复杂度测量方法。
      
==复杂度:输入规模的函数==
 
==复杂度:输入规模的函数==
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