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n 时间复杂度分析,斐波那契数列时间复杂度分析

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非常感谢分析次以下节目片段复杂度例如:对于(i1；I 分析以下算法的时间复杂度，分析以下程序段的执行时间复杂度O(常用搜索算法的n次复杂度:搜索线性结构的时间 。O(n)时间搜索非线性结构复杂度 ， 如二叉查找树；O(logn)排序类别Time复杂度Space复杂度Stable 1插入排序O(n2)O(1)√2 Hill排序O(n2)O(1)×//Shell (Hill)排序基于插入排序 ， 其时间效率高于插入排序、选择排序和Shell排序，3冒泡排序O(n2)O(1)√4选择排序O(n2)O(1)×5快速排序O(Nlogn)O(logn)×6堆排序O(Nlogn)O(1)×7归并排序O(Nlogn)O(n)√冒泡排序、插入排序和归并排序，选择排序、快速排序、堆排序和希尔排序都不稳定；算法的时间复杂度 1，时间复杂度定义:如果一个问题的规模为n，则一个算法求解这个问题所需的时间为T(n) ， T(n)是n的函数，称为这个算法的“时间复杂度” 。
1、 分析以下算法的时间 复杂度voidfun(intn外循环是错误的 。i总数是(n1) (n2) ... 1n*(n1)/2O(n) 。O(n^2) 。i1；程序运行n1次 ， 因为J从2取N，也就是n1次，I2；程序运行n2次；I3: n3次...in1:1次in0次，所以总次数是0 1 2 ... n1 (n1) * n/2次 ， 所以时间复杂度是O (N2) 。
2、如何计算一个算法的时间 复杂度【n 时间复杂度分析,斐波那契数列时间复杂度分析】时间求解算法复杂度具体步骤如下:1 .找出算法中的基本语句:算法中执行次数最多的语句就是基本语句，通常是最内层循环的循环体 。2.计算基本句执行次数的数量级:(1)只计算基本句执行次数的数量级，也就是说只要基本句执行次数的函数中的最高次幂是正确的，所有的次幂和最高次幂的系数都可以忽略 。(2)这样可以简化算法分析，把重点放在最重要的一点:增长率上 。
(2)如果算法包含嵌套循环，基本语句通常是最里面的循环体；如果算法包含并行循环，则添加并行循环的时间复杂度 。例如:对于(i1； 。

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