建设简易电子商务网站流程图,佛山网上业务系统,建设维护网站未签订合同,涂鸦智能深圳分公司一 算法定义
算法是解决特定问题求解步骤的描述#xff0c;在计算机中表现为指令的有限序列#xff0c;并且每条指令表示一个或多个操作。
二 算法的特性#xff1a;
1 输入输出#xff1a;算法具有零个或者多个输入#xff0c;至少有一个或者多个输出。
2 有穷性在计算机中表现为指令的有限序列并且每条指令表示一个或多个操作。
二 算法的特性
1 输入输出算法具有零个或者多个输入至少有一个或者多个输出。
2 有穷性 指算法在执行完有限的步骤之后自动结束而不会出现无线玄幻并且每个步骤都在可接受的时间内完成。
3 确定性算法的每一个步骤都有确定的含义。
4 可行性算法的每一步都必须是可行的也就是说每一步都能够通过执行有限次数完成。
三 算法设计的要求
1 正确性算法的正确性是指算法至少应该有输入、输出、和加工处理无歧义性、能正确反映问题的需求、能够得到问题的正确答案。
2 可读性苏娜法设计的另一个目的是为了便于阅读理解和交流。
3 健壮性当输入数据不合法时算法也能够做出相关处理而不是产生异常或莫名其妙的结构。
4 时间效率高和存储量低
四 算法时间复杂度
1 定义在进行算法分析时语句总的执行次数Tn)是关于问题规模n的函数进而分析Tn随n的变化情况来确定T(n)的数量级。算法的时间复杂度记作T(n)O(f(n))。它表示随时间规模n的增大算法执行的增长率和f(n)的增长率相同称作算法的渐进时间复杂度简称为时间负责度。
2 推到大O阶方法
1 用常数1取代运行时间中的所有加法常数。
2 在修改后的运行次数函数中只保留最高阶项。
3 如果最高阶存存在且不是1则去除与这个项相乘的常数得到的结果就是大O阶。
3 常数阶O(1)
int sum 0, n100
sum(1n)*n/2
printf(%d,sum)
4 线性阶On
int n100,sum0;
for(i0;in;i)
{sumi;
}
5 对数阶O(logn)
int count1;
int n10000;
while(countn)
{count*2;
}
6 平方阶O()
int i ,j;
for(i0;in;i)
{for(j0;jn;j){/*时间复杂度为O1的程序步骤序列*/}
}
7常见的时间复杂度
执行次数阶非正式术语12O(1)常数阶2n3O(n) 线性阶 2n1O()平方阶5logn20O(logn)对数阶级2n3nlogn19O(nlogn)nlogn阶O()指数阶
8 算法空间复杂度
算法的空间复杂度通过计算算法所需要的存储空间实现算法空间复杂度的计算公式记作S(n)O(f(n)),其中n为问题的规模。
