如何衡量一个时间算法的时间效率
来源：学生作业帮助网 编辑：六六作业网 时间：2024/12/18 13:47:23
如何衡量一个时间算法的时间效率
如何衡量一个时间算法的时间效率
如何衡量一个时间算法的时间效率
时间复杂度
（1）时间频度
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.
（2）时间复杂度
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.
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)) 为算法的渐进时间复杂度,简称时间复杂度.
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)=n^2+3n+4与T(n)=4n^2+2n+1它们的频度不同,但时间复杂度相同,都为O(n^2).
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(log2n)(以2为底n的对数,下同),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.
算法的时间性能分析
（1）算法耗费的时间和语句频度
一个算法所耗费的时间=算法中每条语句的执行时间之和
每条语句的执行时间=语句的执行次数(即频度(Frequency Count))×语句执行一次所需时间
算法转换为程序后,每条语句执行一次所需的时间取决于机器的指令性能、速度以及编译所产生的代码质量等难以确定的因素.
若要独立于机器的软、硬件系统来分析算法的时间耗费,则设每条语句执行一次所需的时间均是单位时间,一个算法的时间耗费就是该算法中所有语句的频度之和.
求两个n阶方阵的乘积 C=A×B,其算法如下:
# define n 100 // n 可根据需要定义,这里假定为100
void MatrixMultiply(int A[a],int B [n][n],int C[n][n])
{ //右边列为各语句的频度
int i ,j ,k;
(1) for(i=0; i