演算法的時間複雜度是否僅與問題的大小有關？

在大多數題庫中，演算法時間複雜度的答案是選擇與問題大小相關的選項，而干擾因素通常是計算機硬體的效能、編譯程式的質量、程式語言等。 （直接）。

該書的其他版本還提到了要處理的資料的初始狀態，例如是否已經訂購。 （補充）。

演算法的時間複雜性，即其效率，通常只與演算法本身的性質有關，而演算法本身又包括所涉及問題的規模和演算法策略的選擇。 （個人經驗）。

演算法的時間複雜度，即基本操作重複的次數，是問題尺度n的函式f（n），演算法的時間度量記為t（n）=o（f（n））; 這意味著隨著問題大小n的增加，演算法執行時間的增長率與f（n）的增長率相同，這稱為漸近時間複雜度，也稱為時間複雜度。 （閆偉民老師書中的相關說明）。

您好，我看到很久沒有人來問您的問題了，但是如果問題過期並且您的賞金積分將被沒收，則不會扣除任何人！ 所以我給你幾點建議：

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謝謝你的建議！ !

迴圈執行的次數是log（3，n），所以時間複雜度是o（log（n）） 迴圈執行的次數是n-1，所以時間複雜度是o（n） 迴圈執行的次數是n，所以時間複雜度是o（n） 迴圈執行的次數與n無關，所以時間複雜度是o（1）。

沒過多久，我就樂觀地認為我不會回家。

我認為這主要取決於問題的大小和演算法的質量！

一般來說，迴圈次數的計算是為了感受時間複雜度！

選擇作為所研究問題（或演算法型別）的基本操作的原始操作，並將基本操作的重複次數作為演算法時間複雜度的度量。

輸出資料量、演算法質量和輸入資料量。

問題的規模通常與 n 有關。

選擇是基於研究的。

問題（或計數。

type）說。基本操作。

計算原始操作和基本操作的重複執行次數。

複雜性指標。

演算法的時間複雜度取決於問題的大小，即要處理的資料的初始狀態。

語句的頻率是指該語句在演算法中重複的次數。 演算法中所有語句的頻率之和用t（n）表示，t是演算法問題尺度n的函式，時間複雜度主要由數量級t（n）來分析。 演算法中基本運算（最深迴圈中的語句）的頻率與tn處於同一數量級，因此演算法中基本運算的頻率（fn）通常用於分析演算法的時間複雜度3。

該演算法的時間複雜度表示為：t（n） = o（fn）），其中含義是數量級 t（n），其嚴格的數學定義是：如果 t（n） 和 fn） 是在一組正整數上定義的兩個函式，則存在正態數 c 和 n，使得當 n 否時， 兩者都滿足 0 t（n） cfn）。

演算法的時間複雜度不僅取決於問題的大小，還取決於要饋送的資料的性質（例如，輸入資料元素的初始狀態）。

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它是執行演算法所需時間的度量。 它通常是問題大小的函式。

在電腦科學中，演算法的時間複雜度是定量描述演算法執行時間的函式。 這是乙個關於字串長度的函式，表示演算法的輸入值。 時間複雜度通常用大 o 符號表示，不包括該函式的低階項和第一係數。

這樣，時間複雜度可以稱為漸近，它檢查輸入值的大小接近無窮大時的情況。

演算法複雜度分為時間複雜度和空間複雜度。 它的作用：時間複雜度是指執行演算法所需的計算工作量; 另一方面，空間複雜度是指執行演算法所需的記憶體空間。

演算法的複雜度體現在計算機執行演算法時所需的資源量上，而最重要的計算機資源是時間和空間資源，因此複雜度分為時間和空間複雜度。

數學定義的函式：給定一組非空的數字 a，將相應的規則 f 應用於 a，表示為 f（a），並得到另一組數字 b，即 b=f（a）。 那麼這種關係就叫做函式關係，簡稱函式。

簡單地說，對於兩個變數 x 和 y，如果對於 x 的每個給定值，y 都有乙個對應於它的唯一定值，那麼我們說 y 是 x 的函式。 其中 x 稱為自變數，y 稱為因變數。