算法 分析 ， 主要是哪两个方面？如何求算法的时间复杂度的上界和下界？算法 分析其中O(nO(n)表示运行时间上界通俗地说就是算法运行的最坏情况是程序有三个循环，由C算法组成 。时间复杂度和空间复杂度是衡量算法质量的重要指标，正确性、简单性、可读性和可操作性是从软件工程的角度要求系统达到的目标，A 算法应该包含有限的操作步骤，但不是无限的，事实上，贫困往往是在一个合理的范围内 ， 如果让一台计算机执行一个持续了1000年的a 算法，虽然很差，但超过了合理限度，不能视为有效- 。
【算法分析什么叫上界,什么叫冰架上界下界】
1、怎么求 算法的时间复杂性的 上界和下界?简单来说，忽略程序对循环变量的开销 ， 只考虑循环体的复杂度直接用运算次数来统计 。你要知道循环多少次，每个循环的工作量(1)循环N次 ， 每次加两步赋值 。简单来说，每个循环的工作量是恒定的 。所以复杂度是θ (n)(都是上界和下界) 。对于(2)，nn1下降较慢 ， nn/2下降较快 。同样，每个周期的工作量也是不变的 。只看循环数，所以上界从前者算起，从后者算起下界最少的案例来自N2 。复杂度的下界是ω (logn) 。当有许多循环时，重复nn1操作 。但是注意，一旦执行运算 ， N必须变成偶数，所以最坏的情况是nn1和nn/2交替出现 。此时循环数不超过2log_2n ， 复杂度上界为O(logn) ， 整体复杂度仍为θ (n) 。
2、 算法 分析的两个主要方面是什么?空间复杂度和时间复杂度 。时间复杂度和空间复杂度是衡量算法质量的重要指标，正确性、简单性、可读性和可操作性是从软件工程的角度要求系统达到的目标 。A 算法应该包含有限的操作步骤，但不是无限的 。事实上，贫困往往是在一个合理的范围内 。如果让一台计算机执行一个持续了1000年的a 算法，虽然很差，但超过了合理限度，不能视为有效- 。
3、 算法 分析中O(nO(n)表示上界的运行时间通俗地说就是算法运行的最坏情况 。这个程序有三个循环，分别是C [I] [J] C [I] A [I] [K] * B [K]已知一个乘法必须加一次，所以T(n 。
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