大家好，今天来为大家分享c语言时间复杂度的一些知识点，和常见的算法复杂度有哪些的问题解析，大家要是都明白，那么可以忽略，如果不太清楚的话可以看看本篇文章，相信很大概率可以解决您的问题，接下来我们就一起来看看吧！
本文目录
- C语言算法的时间复杂度如何计算啊
- 如何计算时间复杂度
- 什么是C语言中的时间复杂度如何计算
- 怎么估算c语言冒泡排序法的时间复杂度
- C语言题目:下面程序段的时间复杂度是
- 用C语言描述下列算法,并给出算法的时间复杂度。
- C语言写程序时 出现的时间复杂度 具体是什么意思
一、C语言算法的时间复杂度如何计算啊
1、一个算法执行所耗费的时间，从理论上是不能算出来的，必须上机运行测试才能知道。但我们不可能也没有必要对每个算法都上机测试，只需知道哪个算法花费的时间多，哪个算法花费的时间少就可以了。并且一个算法花费的时间与算法中语句的执行次数成正比例，哪个算法中语句执行次数多，它花费时间就多。一个算法中的语句执行次数称为语句频度或时间频度。记为T(n)。
2、在刚才提到的时间频度中，n称为问题的规模，当n不断变化时，时间频度T(n)也会不断变化。但有时我们想知道它变化时呈现什么规律。为此，我们引入时间复杂度概念。
3、一般情况下，算法中基本操作重复执行的次数是问题规模n的某个函数，用T(n)表示，若有某个辅助函数f(n),使得当n趋近于无穷大时，T（n)/f(n)的极限值为不等于零的常数，则称f(n)是T(n)的同数量级函数。记作T(n)=O(f(n)),称O(f(n))
4、为算法的渐进时间复杂度，简称时间复杂度。
5、在各种不同算法中，若算法中语句执行次数为一个常数，则时间复杂度为O(1),另外，在时间频度不相同时，时间复杂度有可能相同，如T(n)=n2+3n+4与T(n)=4n2+2n+1它们的频度不同，但时间复杂度相同，都为O(n2)。
6、按数量级递增排列，常见的时间复杂度有：
7、常数阶O(1),对数阶O(log(2)n),线性阶O(n),
8、线性对数阶O(nlog(2)n),平方阶O(n^2)，立方阶O(n^3),...，
9、k次方阶O(n^k),指数阶O(2^n)。随着问题规模n的不断增大，上述时间复杂度不断增大，算法的执行效率越低。
二、如何计算时间复杂度
1、先找出算法的基本操作，然后根据相应的各语句确定它的执行次数，再找出T（n）的同数量级（它的同数量级有以下：1，Log2n，n，nLog2n，n的平方，n的三次方，2的n次方，n！），找出后，f（n）=该数量级，若T(n)/f(n)求极限可得到一常数c，则时间复杂度T（n）=O（f（n））。
{c[ i ][ j ]=0;//该步骤属于基本操作执行次数：n的平方次
c[ i ][ j ]+=a[ i ][ k ]*b[ k ][ j ];//该步骤属于基本操作执行次数：n的三次方次}}
则有 T（n）= n的平方+n的三次方，根据上面括号里的同数量级，我们可以确定 n的三次方为T（n）的同数量级
则有f（n）= n的三次方，然后根据T（n）/f（n）求极限可得到常数c
则该算法的时间复杂度：T（n）=O（n的三次方）
按数量级递增排列，常见的时间复杂度有：常数阶O(1),对数阶O(),线性阶O(n),线性对数阶O(nlog2n),平方阶O(n^2)，立方阶O(n^3),...，
k次方阶O(n^k),指数阶O(2^n)。随着问题规模n的不断增大，上述时间复杂度不断增大，算法的执行效率越低。
《数据结构（C语言版）》------严蔚敏吴伟民编著第15页有句话“整个算法的执行时间与基本操作重复执行的次数成正比。”
基本操作重复执行的次数是问题规模n的某个函数f(n)，于是算法的时间量度可以记为：T(n)= O(f(n))
如果按照这么推断，T(n)应该表示的是算法的时间量度，也就是算法执行的时间。
而该页对“语句频度”也有定义：指的是该语句重复执行的次数。
如果是基本操作所在语句重复执行的次数，那么就该是f(n)。
三、什么是C语言中的时间复杂度如何计算
1、时间复杂度不是相对于程序而言的，而是指问题的复杂
2、例如排序，对分查找在最劣情况下也是平方问题，但对于绝大多数问题而言，我们只关心平均效率。
3、例如稀疏数组，可以降低对空间的要求，但当有用数据超过一定规模，运行速度将急剧下降。
4、次数超过4的多项式没有平凡解，所以被成为大O的N次方问题，这样的问题总是需要那么多时间才能完成计算，这就是时间的复杂度。
5、任何数据的压缩都有极限，越是随机的数据，越不能找到良好的数据结构，这就是空间的复杂性。
6、实际上如果没有好的算法和数据结构，大多数程序是无法真正做到应用的。
四、怎么估算c语言冒泡排序法的时间复杂度
1、冒泡排序的算法时间复杂度上O(n^2)
2、首先将所有待排序的数字放入工作列表中。
3、从列表的之一个数字到倒数第二个数字，逐个检查：若某一位上的数字大于他的下一位，则将它与它的下一位交换。
4、重复2号步骤，直至再也不能交换。
5、冒泡排序的平均时间复杂度与插入排序相同，也是平方级的，但也是非常容易实现的算法。
6、设数组内存放了n个待排数字，数组下标从1开始，到n结束。
7、从数组的第i个元素开始到第n个元素，寻找最小的元素。
8、将上一步找到的最小元素和第i位元素交换。
9、如果i=n－1算法结束，否则回到第3步
10、选择排序的平均时间复杂度也是O(n^2)的。
五、C语言题目:下面程序段的时间复杂度是
1、为了计算这段代码的时间复杂度，我们应考虑循环被执行了几次，而判断循环执行的次数的关键，就在于判断s和i是如何增长的。
2、不难发现，每执行一次循环，i从0开始增加1。而s是对i的求和。
3、因此，不妨假设循环体已经执行了x次，则此时i= x- 1，s= 0+ 1+ 2+ 3+...+(x- 1)。
4、根据等差数列求和的性质，s= x(x- 1)/ 2。当s> n时，即x(x- 1)/ 2> n时循环结束。
5、如果将(x- 1)近似成x的话，不难看出，x约等于√(2n)。
6、而循环体内的代码每执行一次的时间复杂度是Θ(1)的。
7、所以，这个代码段的时间复杂度为Θ(√n)。
六、用C语言描述下列算法,并给出算法的时间复杂度。
1、你说的用c描述下列算法？还是说用算法描述这些问题？？
2、对于（1）：只需一行一行（或一列一列）的相加即可，两层for循环，时间复杂度为n平方；
3、（2）和（3）都可以用一个排序算法就行，不同的是（2）可以直接用if~else判断就可以给出答案，时间复杂度o（1）；而（3），可用的排序算法就比较多了，选择排序，冒泡排序，快速排序等等……不同的排序算法时间复杂度也不一样……
七、C语言写程序时 出现的时间复杂度 具体是什么意思
1、数据结构没学吧算法的执行时间依赖于具体的软硬件环境，所以，不能用执行时间的长短来衡量算法的时间复杂度，而要通过基本语句执行次数的数量级来衡量。求解算法的时间复杂度的具体步骤是：⑴找出算法中的基本语句；算法中执行次数最多的那条语句就是基本语句，通常是最内层循环的循环体。⑵计算基本语句的执行次数的数量级；只需计算基本语句执行次数的数量级，这就意味着只要保证基本语句执行次数的函数中的更高次幂正确即可，可以忽略所有低次幂和更高次幂的系数。这样能够简化算法分析，并且使注意力集中在最重要的一点上：增长率。⑶用大Ο记号表示算法的时间性能。将基本语句执行次数的数量级放入大Ο记号中。如果算法中包含嵌套的循环，则基本语句通常是最内层的循环体，如果算法中包含并列的循环，则将并列循环的时间复杂度相加。例如：for(i=1; i<=n; i++)
2、x++;之一个for循环的时间复杂度为Ο(n)，第二个for循环的时间复杂度为Ο(n2)，则整个算法的时间复杂度为Ο(n+n2)=Ο(n2)。常见的算法时间复杂度由小到大依次为：Ο(1)＜Ο(log2n)＜Ο(n)＜Ο(nlog2n)＜Ο(n2)＜Ο(n3)＜…＜Ο(2n)＜Ο(n!)Ο(1)表示基本语句的执行次数是一个常数，一般来说，只要算法中不存在循环语句，其时间复杂度就是Ο(1)。Ο(log2n)、Ο(n)、Ο(nlog2n)、Ο(n2)和Ο(n3)称为多项式时间，而Ο(2n)和Ο(n!)称为指数时间。计算机科学家普遍认为前者是有效算法，把这类问题称为P类问题，而把后者称为NP问题。
关于c语言时间复杂度和常见的算法复杂度有哪些的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。
