时间复杂度定义
时间复杂度概念？
时间复杂度概念？
在计算机科学中，时间复杂性，又称时间复杂度，算法的时间复杂度是一个函数，它定性描述该算法的运行时间。这是一个代表算法输入值的字符串的长度的函数。时间复杂度常用大O符号表述，不包括这个函数的低阶项和首项系数。使用这种方式时，时间复杂度可被称为是渐近的，亦即考察输入值大小趋近无穷时的情况。
算法的时间复杂度是指？
算法的时间复杂度是指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)。算法的时间复杂度是指执行算法所需要的计算工作量。
时间复杂度解题步骤？
时间复杂度的概念。
定义：存在常数 c 和函数 f(N)，使得当 N gt= c 时 T(N) lt= f(N)，表示为 T(n) = O(f(n)) 。
很多时候一眼就能看出程序的时间复杂度，但是遇到复杂的就需要将其过程推导出来，为此总结以下两种形式
一、循环主体中的变量参与循环条件的判断
找出主体语句中与T(n)成 正比的循环变量，带入进行计算，例如：
int i = 1
while(i lt= n)
i = i*2
其中i*2的次数与T(n)成正比，则2的T(n)次方lt= n,则T(n)lt=log2n。
二、循环主体中的变量与循环条件无关
可采用数学归纳法或者直接累计循环次数，多层循环时从内到外分析，只关注主体语句执行次数。这种情况分为递归程序和非递归程序
递归程序一般使用公式进行递推，例如：
int fact (int n){
if(nlt=1) return 1
return n*fact(n-1)
}
T(n)=1 T(n-1)=1 1 T(n-2)= ...=n-1 T(1)
则T(N)=O(n).
非递归程序比较简单，可以直接累计次数
原文链接：https://blog.csdn.net/Hearbeat/article/details/76222930
计算时间复杂度--（简单版）
步骤：
1、找到执行次数最多的语句
2、语句执行语句的数量级
3、用O表示结果
计算时间复杂度的3个出发点，掌握这三个出发点，那么一向搞不懂的时间复杂度就可以迎刃而解啦。
然后：
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、如果最高阶项存在且不是1，那么我们就去除于这个项相乘的常数。比如3n^2我们取n^2
最后就可以得到你们想要的结果了。
举几个例子：
我们来看一下这个例子，用的是java，内容就是打印8条语句，问这个程序的时间复杂度是多少？
public class TS {
public static void main(String[] args) {
System.out.println(#34111#34)
System.out.println(#34111#34)
System.out.pri