般有下面几个标准确定性易读性健壮性算法的时间和空间性能高效率和低存储空间本课程中主要讨论算法的时间和空间性能，并以此作为衡量算法性能的重要标准，而且主要侧重于时间方面。三衡量算法性能的标本方法算法及其特性算法算法就是组有穷的规则，它们规定了解决特定类型问题的系列运算。二算法的五个特性确定性能行性有穷性输入输出算法及其特性衡量算法性能最优算法分析算法复杂度的基本方法分析算法时间复杂度的步骤基本运算执行频数的统计方法数学知识求和公式定积分近似求和递归方程的求解学习要求掌握算法复杂度的基本概念熟悉算法复杂度分析的基时间复杂度的有关概念分析求解算法复杂度的方法四最优算法知识要点算法分析的概念复杂度渐近表示的记号,,平均时间复杂度，最坏时间复杂度，最好时间复杂度，平均情况下的时间复杂度二举例第章算法分析的基本概念和方法内容提要算法及其特性二算法的时间空间复杂度三算法分析分析算法时间复杂度的基本步骤算法复杂度的有关概念例检索问题的顺序查找算法。以元素的比较作为基本操作。考虑成功检索的情况。最好情况下的时间复杂度最坏情况下的时间复杂度在等概率前提下是出现的概率，是算法在输入时所执行的基本运算次数。那么，算法的平均复杂性定义为算法的最坏复杂性算法的最好复杂性的有关概念算法时间复杂度对于算法的时间复杂度，通常从分平均最坏最好几种情形来衡量，尤其是前两种。算法的平均复杂性设是对于所考虑问题来说大小为的输入的集合，并设是的个元素，此时，记作。四举例分析复杂度的基本步骤各种复杂度比较示意图如下。五复杂度比较示意图分析复杂度的基本步骤各种复杂度比较示意图如下。五复杂度比较示意图复杂度四举例分析复杂度的基本步骤例设，!。则有但是，因此，”。记号分析复杂度的基本步骤例设。则有例设。则有在个自然数和两个正常数使得对于任意的，均有,则，。含义阶恰好为的函数。读法读作“指令足够大义阶至少为的函数，即下限。读法读作。记号分析复杂度的基本步骤设和均是从自然数集到非负实数集上的函数。如果存算法的时间空间复杂度算法分析是指对于计算机算法的时间和空间复杂度进行定量的分析。为了确切起见，假定执行算法的计算机是满足如下条件的“通用型”计算机顺序处理机每次执行程序中的条，通常指除开容纳输入数据之外的附加空间,。通常用渐进形式表示。比如，或二算法的空间复杂度花费的时间。通常用渐进形式表示。比如，或算法的时间复杂度算法的时间空间复杂度算法的空间复杂度在算法运行期间所需要的内存空间性能高效率和低存储空间本课程中主要讨论算法的时间和空间性能，并以此作为衡量算法性能的重要标准，而且主要侧重于时间方面。三衡量算法性能的标准算法的时间空间复杂度算法的时间复杂度在算法运行期间所花性能高效率和低存储空间本课程中主要讨论算法的时间和空间性能，并以此作为衡量算法性能的重要标准，而且主要侧重于时间方面。三衡量算法性能的标准算法的时间空间复杂度算法的时间复杂度在算法运行期间所花费的时间。通常用渐进形式表示。比如，或算法的时间复杂度算法的时间空间复杂度算法的空间复杂度在算法运行期间所需要的内存空间，通常指除开容纳输入数据之外的附加空间,。通常用渐进形式表示。比如，或二算法的空间复杂度算法的时间空间复杂度算法分析是指对于计算机算法的时间和空间复杂度进行定量的分析。为了确切起见，假定执行算法的计算机是满足如下条件的“通用型”计算机顺序处理机每次执行程序中的条指令足够大义阶至少为的函数，即下限。读法读作。记号分析复杂度的基本步骤设和均是从自然数集到非负实数集上的函数。如果存在个自然数和两个正常数使得对于任意的，均有,则，。含义阶恰好为的函数。读法读作。记号分析复杂度的基本步骤例设。则有例设。则有四举例分析复杂度的基本步骤例设，!。则有但是，因此，此时，记作。四举例分析复杂度的基本步骤各种复杂度比较示意图如下。五复杂度比较示意图分析复杂度的基本步骤各种复杂度比较示意图如下。五复杂度比较示意图复杂度的有关概念算法时间复杂度对于算法的时间复杂度，通常从分平均最坏最好几种情形来衡量，尤其是前两种。算法的平均复杂性设是对于所考虑问题来说大小为的输入的集合，并设是的个元素，是出现的概率，是算法在输入时所执行的基本运算次数。那么，算法的平均复杂性定义为算法的最坏复杂性算法的最好复杂性复杂度的有关概念例检索问题的顺序查找算法。以元素的比较作为基本操作。考虑成功检索的情况。最好情况下的时间复杂度最坏情况下的时间复杂度在等概率前提下，平均情况下的时间复杂度二举例第章算法分析的基本概念和方法内容提要算法及其特性二算法的时间空间复杂度三算法分析分析算法时间复杂度的基本步骤算法时间复杂度的有关概念分析求解算法复杂度的方法四最优算法知识要点算法分析的概念复杂度渐近表示的记号,,平均时间复杂度，最坏时间复杂度，最好时间复杂度最优算法分析算法复杂度的基本方法分析算法时间复杂度的步骤基本运算执行频数的统计方法数学知识求和公式定积分近似求和递归方程的求解学习要求掌握算法复杂度的基本概念熟悉算法复杂度分析的基本方法算法及其特性算法算法就是组有穷的规则，它们规定了解决特定类型问题的系列运算。二算法的五个特性确定性能行性有穷性输入输出算法及其特性衡量算法性能般有下面几个标准确定性易读性健壮性算法的时间和空间性能高效率和低存储空间本课程中主要讨论算法的时间和空间性能，并以此作为衡量算法性能的重要标准，而且主要侧重于时间方面。三衡量算法性能的标准算法的时间空间复杂度算法的时间复杂度在算法运行期间所花费的时间。通常用渐进形式表示。比如，或算法的时间复杂度算法的时间空间复杂度算法的空间复杂度在算法运行期间所需要的内存空间，通常指除开容纳输入数据之外的附加空间,。通常用渐进形式表示。比如，或二算法的空间复杂度算法的时间空间复杂度算法分析是指对于计算机算法的时间和空间复杂度进行定量的分析。为了确切起见，假定执行算法的计算机是满足如下条件的“通用型”计算机顺序处理机每次执行程序中的条指令花费的时间。通常用渐进形式表示。比如，或算法的时间复杂度算法的时间空间复杂度算法的空间复杂度在算法运行期间所需要的内存空间算法的时间空间复杂度算法分析是指对于计算机算法的时间和空间复杂度进行定量的分析。为了确切起见，假定执行算法的计算机是满足如下条件的“通用型”计算机顺序处理机每次执行程序中的条在个自然数和两个正常数使得对于任意的，均有,则，。含义阶恰好为的函数。读法读作“四举例分析复杂度的基本步骤例设，!。则有但是，因此，的有关概念算法时间复杂度对于算法的时间复杂度，通常从分平均最坏最好几种情形来衡量，尤其是前两种。算法的平均复杂性设是对于所考虑问题来说大小为的输入的集合，并设是的个元素，复杂度的有关概念例检索问题的顺序查找算法。以元素的比较作为基本操作。考虑成功检索的情况。最好情况下的时间复杂度最坏情况下的时间复杂度在等概率前提下时间复杂度的有关概念分析求解算法复杂度的方法四最优算法知识要点算法分析的概念复杂度渐近表示的记号,,平均时间复杂度，最坏时间复杂度，最好时间复杂度本方法算法及其特性算法算法就是组有穷的规则，它们规定了解决特定类型问题的系列运算。二算法的五个特性确定性能行性有穷性输入输出算法及其特性衡量算法性能