复杂度计算是算法分析中的一个重要概念,用于评估算法在不同输入规模下的时间或空间需求。以下是常见的复杂度类型及其计算方法:
1. 时间复杂度
时间复杂度衡量算法运行时间随输入规模增长的变化趋势。
常见时间复杂度
- O(1): 常数时间,操作时间与输入规模无关。
- O(log n): 对数时间,常见于二分查找等算法。
- O(n): 线性时间,操作时间与输入规模成正比。
- O(n log n): 线性对数时间,常见于快速排序、归并排序等。
- O(n²): 平方时间,常见于简单排序算法如冒泡排序。
- O(n³): 立方时间,常见于三重循环算法。
- O(2ⁿ): 指数时间,常见于递归算法如汉诺塔问题。
- O(n...