什么是算法的大 O 表示法

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发布于: 22 小时前
什么是算法的大O表示法

做了这么多年的程序员,你是不是一直靠着自己的小聪明在编码,数据结构和算法可是前辈们的心血和经验总结,不可不研究。



数据结构是利用其存储结构和逻辑结构来有效地组织数据,比如线性的表、栈、队列,非线性的树、图等,而算法是描述运算的过程,它良好的算法是建立在有效的数据结构之上的。

评价算法的指标

评价一个算法的好坏,除了他正确性指标外,就是所消耗的时间和空间

为了方便计算所消耗的时间,需要作2个假设

  1. 与计算机的软硬件无关,硬件好理解,软件比如编程语言、执行器、编译器等等;

  2. 每个语句所消耗的时间都一样,记作一个单位时间;

举个例子

for (int i = 0; i < n; i++) { //①
for (int j = 0; j < n; j++) { //②
c[i][j] = 0; //③
for (int k = 0; k < n; k++) { //④
c[i][j] = a[i][k] + b[k][j] + c[i][j]; //⑤
}
}
}

如何计算它的消耗的时间呢

  • 语句①循环到i=n时才会完结,所以它耗费n+1个时间单位;

  • 语句②同语句①,自己的的循环中耗费n+1个时间单位,但它在①的循环n次中,所以消耗n*(n+1)个时间单位;

  • 语句③在循环语句①②中,他们分别循环n次,所以语句③消耗n*n个时间单位;

  • 语句④同③,但它本身执行n+1,所以语句④消耗n*n*(n+1)个时间单位;

  • 语句⑤在循环语句①②④中,它消耗n*n*n个时间单位;

总体消耗的时间单位为:n+1 + n*(n+1) + n*n+n*n*(n+1)+n*n*n=2n3+3n2+2n+1

算法的时间复杂度

上例中记得所得的时间是T(n)=2n3+3n2+2n+1,但用这么长的算式评价算法的好坏过于繁冗。实际上它是变量n的函数,可以表现出随着n的增大T(n)的增长率变化,可以进一步简化确定n的量级:T(n)=O(f(n)。T(n)=2n3+3n2+2n+1的最大量级是n3,因此可简化为T(n)=O(n3),这就大O表示法。



大O表示法经常被用于计算机科学表示算法的复杂度或性能,它主要用于描述在最坏的情况下所花费的时间和空间(内存或磁盘)。



下面列举几个例子,根据上面的消耗时间单位的方法很容易计算

O(1)

O(1)表示算法总是执行相同的时间,比如

boolean isFirstElementEmpty(List<String> elements){
return elements.get(0).isEmpty();
}

O(n)

O(n)表示算法是线性增长,其复杂度与数据集的大小成正比。

boolean ContainsValue(List<String> elements, String value) {
for (String element : elements) {
if (element.equals(value)) return true;
}
return false;
}

如果不用foreach,使用for会更直观些

boolean ContainsValue(List<String> elements, String value) {
int n = elements.size();
for (int i = 0; i < n; i++) {
if (elements.get(i).equals(value)) return true;
}
return false;
}

它是消耗时间单位算式是1+n+1+n+1=2n+3,根据n的量级简化为大O表示即O(n)。

O(n2)

O(n2)表示算法的复杂度与数据集大小的平方成正比,一般的循环嵌套就是这种,随着嵌套的层级可能是O(n3)、O(n4)等。

boolean ContainsDuplicates(List<String> elements) {
for (int i = 0; i < elements.size(); i++) {
for (int j = 0; j < elements.size(); j++) {
if (i == j) continue;
if (elements.get(i).equals(elements.get(j))) return true;
}
}
return false;
}

O(2n)

O(2n)表示算法的复杂度与数据集大小成指数增长,比如递归

int Fibonacci(int number) {
if (number <= 1) return number;
return Fibonacci(number - 2) + Fibonacci(number - 1);
}

O(log2n)指数复杂度

二分法查找时间复杂度最好的情况是O(1),最坏的情况根据Master定理T(n)=T(n/2)+O(1),所以是O(log2n)。它的原理是对于已经排序的数据集,先取中间值进行对比,成功即返回否则根据对别结果确定下一次的中间值对比,依次类推

int binarySearch(int[] arr, int value) {
int start = 0, end = arr.length - 1;
while (start <= end) {
int middle = (start + end) / 2;
if (value == arr[middle]) {
return middle;
}
if (value > arr[middle]) {
start = middle + 1;
}
if (value < arr[middle]) {
end = middle - 1;
}
}
return -1;
}

算法空间的复杂度

空间的复杂度的计算方法和时间复杂度一样,只是这里假设算法的指令、常数、变量和输入数据用到的寄存器相同,而只计算其用到的辅助空间单元个数。

实际上时间和空间是一对矛盾的冤家,一般情况下要么拿时间换空间,要么拿空间换时间,鱼和熊掌不可兼得。

复杂度对比

一般它的复杂度从小到达依次是O(1) < O(log2n) < O(n) < O(nlog2n) < O(n2) < O(n3) < O(2n)



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