时间复杂度趣图分析

正文： 

 

 

 

时间复杂度的意义

 

究竟什么是时间复杂度呢？让咱们来想象一个场景：某一天，小灰和大黄同时加入了一个公司......

一天事后，小灰和大黄各自交付了代码，两端代码实现的功能都差很少。大黄的代码运行一次要花100毫秒，内存占用5MB。小灰的代码运行一次要花100秒，内存占用500MB。因而......

因而可知，衡量代码的好坏，包括两个很是重要的指标：

1.运行时间；

2.占用空间。

 

基本操做执行次数

 

关于代码的基本操做执行次数，咱们用四个生活中的场景，来作一下比喻：

场景1：给小灰一条长10寸的面包，小灰每3天吃掉1寸，那么吃掉整个面包须要几天？

答案天然是 3 X 10 = 30天。

若是面包的长度是 N 寸呢？

此时吃掉整个面包，须要 3 X n = 3n 天。

若是用一个函数来表达这个相对时间，能够记做 T（n） = 3n。

场景2：给小灰一条长16寸的面包，小灰每5天吃掉面包剩余长度的一半，第一次吃掉8寸，第二次吃掉4寸，第三次吃掉2寸......那么小灰把面包吃得只剩下1寸，须要多少天呢？

这个问题翻译一下，就是数字16不断地除以2，除几回之后的结果等于1？这里要涉及到数学当中的对数，以2位底，16的对数，能够简写为log16。

所以，把面包吃得只剩下1寸，须要 5 X log16 = 5 X 4 = 20 天。

若是面包的长度是 N 寸呢？

须要 5 X logn = 5logn天，记做 T（n） = 5logn。

场景3：给小灰一条长10寸的面包和一个鸡腿，小灰每2天吃掉一个鸡腿。那么小灰吃掉整个鸡腿须要多少天呢？

答案天然是2天。由于只说是吃掉鸡腿，和10寸的面包没有关系 。

若是面包的长度是 N 寸呢？

不管面包有多长，吃掉鸡腿的时间仍然是2天，记做 T（n） = 2。

场景4：给小灰一条长10寸的面包，小灰吃掉第一个一寸须要1天时间，吃掉第二个一寸须要2天时间，吃掉第三个一寸须要3天时间.....每多吃一寸，所花的时间也多一天。那么小灰吃掉整个面包须要多少天呢？

答案是从1累加到10的总和，也就是55天。

若是面包的长度是 N 寸呢？

此时吃掉整个面包，须要 1+2+3+......+ n-1 + n = (1+n)*n/2 = 0.5n^2 + 0.5n。

记做 T（n） = 0.5n^2 + 0.5n。

上面所讲的是吃东西所花费的相对时间，这一思想一样适用于对程序基本操做执行次数的统计。刚才的四个场景，分别对应了程序中最多见的四种执行方式：

场景1：T（n） = 3n，执行次数是线性的。

1.  
   void eat1(int n){
2.  
        for(int i=0; i<n; i++){;
3.  
           System. out.println("等待一天");
4.  
           System. out.println("等待一天");
5.  
           System. out.println("吃一寸面包");
6.  
       }
7.  
   }
8.  
   vo

场景2：T（n） = 5logn，执行次数是对数的。

1.  
   void eat2(int n){
2.  
       for(int i=1; i<n; i*=2){
3.  
          System. out.println("等待一天");
4.  
          System. out.println("等待一天");
5.  
          System. out.println("等待一天");
6.  
          System. out.println("等待一天");
7.  
          System. out.println("吃一半面包");
8.  
      }
9.  
   }

场景3：T（n） = 2，执行次数是常量的。

1.  
   void eat3(int n){
2.  
      System. out.println("等待一天");
3.  
      System. out.println("吃一个鸡腿");
4.  
   }

场景4：T（n） = 0.5n^2 + 0.5n，执行次数是一个多项式。

1.  
   void eat4(int n){
2.  
       for(int i=0; i<n; i++){
3.  
           for(int j=0; j<i; j++){
4.  
              System. out.println("等待一天");
5.  
          }
6.  
          System. out.println("吃一寸面包");
7.  
      }
8.  
   }

 

渐进时间复杂度

 

有了基本操做执行次数的函数 T（n），是否就能够分析和比较一段代码的运行时间了呢？仍是有必定的困难。

好比算法A的相对时间是T（n）= 100n，算法B的相对时间是T（n）= 5n^2，这两个到底谁的运行时间更长一些？这就要看n的取值了。

因此，这时候有了渐进时间复杂度（asymptotic time complectiy）的概念，官方的定义以下：

若存在函数 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。

记做 T（n）= O（f（n）），称O（f（n）） 为算法的渐进时间复杂度，简称时间复杂度。

渐进时间复杂度用大写O来表示，因此也被称为大O表示法。

如何推导出时间复杂度呢？有以下几个原则：

1. 若是运行时间是常数量级，用常数1表示；

2. 只保留时间函数中的最高阶项；

3. 若是最高阶项存在，则省去最高阶项前面的系数。

让咱们回头看看刚才的四个场景。

场景1：

T（n） = 3n 

最高阶项为3n，省去系数3，转化的时间复杂度为：

T（n） =  O（n）

场景2：

T（n） = 5logn 

最高阶项为5logn，省去系数5，转化的时间复杂度为：

T（n） =  O（logn）

场景3：

T（n） = 2

只有常数量级，转化的时间复杂度为：

T（n） =  O（1）

场景4：

T（n） = 0.5n^2 + 0.5n

最高阶项为0.5n^2，省去系数0.5，转化的时间复杂度为：

T（n） =  O（n^2）

这四种时间复杂度究竟谁用时更长，谁节省时间呢？稍微思考一下就能够得出结论：

O（1）< O（logn）< O（n）< O（n^2）

在编程的世界中有着各类各样的算法，除了上述的四个场景，还有许多不一样形式的时间复杂度，好比：

O（nlogn）, O（n^3）, O（m*n），O（2^n），O（n！）

从此遨游在代码的海洋里，咱们会陆续遇到上述时间复杂度的算法。

 

时间复杂度的巨大差别

 

 

咱们来举过一个栗子：

算法A的相对时间规模是T（n）= 100n，时间复杂度是O(n)

算法B的相对时间规模是T（n）= 5n^2，时间复杂度是O(n^2)

算法A运行在小灰家里的老旧电脑上，算法B运行在某台超级计算机上，运行速度是老旧电脑的100倍。

那么，随着输入规模 n 的增加，两种算法谁运行更快呢？

从表格中能够看出，当n的值很小的时候，算法A的运行用时要远大于算法B；当n的值达到1000左右，算法A和算法B的运行时间已经接近；当n的值愈来愈大，达到十万、百万时，算法A的优点开始显现，算法B则愈来愈慢，差距愈来愈明显。

这就是不一样时间复杂度带来的差距。