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2.1.2 算法复杂度的计算方法

算法复杂度包括时间复杂度和空间复杂度。好算法的评判标准就是高效率和低存储,高效率即时间复杂度小,低存储即空间复杂度小。

1. 如何计算一个算法的时间复杂度

时间复杂度指算法运行需要的时间。我们一般将算法的基本运算执行次数作为时间复杂度的度量标准。

总的执行次数为2× n +3。如果用一个函数 T ( n )表达: T ( n )=2 n +3,则当 n 足够大时,例如 n =10 5 时, T ( n )=2×10 5 +3。算法运行时间主要取决于最高项,后面的可以忽略不计。因为如果你告诉朋友买车花了20万零199元,大家都认为是20万元,没有人关心后面的尾数。如果一个人是亿万富翁,那么不管其有2亿元还是10亿元,都是亿万富翁。因此在表达时舍小项、舍系数,只看最高项就可以了。如果用时间复杂度的渐进上界 O 表示,那么该算法的时间复杂度为 O ( n )。

其实完全没有必要计算每一行代码的运行次数,只需计算语句频度最多的语句即可。循环内层的语句往往是运行次数最多的,对运行时间贡献最大。例如,在下面的算法中,“total=total+i*j”是对算法贡献最大的语句,只计算该语句的运行次数即可。该算法的时间复杂度为 O ( n 2 )。

并不是对每个算法都能直接计算运行次数。有些算法如排序、查找、插入等,可以按最好、最坏和平均情况分别求算法渐进复杂度。但在考察一个算法时,我们通常考察最坏的情况是怎样的,而不是考察最好的情况,最坏的情况对于衡量算法的好坏具有实际意义。

2. 如何计算一个算法的空间复杂度

空间复杂度指算法在运行过程中占用了多少存储空间。算法占用的存储空间包括:输入输出数据、算法本身、额外需要的辅助空间。

输入输出数据占用的空间是必需的,算法本身占用的空间可以通过精简算法来缩减,但这个压缩的量是很小的,可以忽略不计。而在运行时使用的辅助变量所占用的空间,即辅助空间,是衡量空间复杂度的关键因素。我们一般将算法的辅助空间作为衡量空间复杂度的标准。

例如,将两个数交换。

两个数的交换过程如下图所示。

上图中的步骤标号与swap函数中的语句标号一一对应,该算法使用了一个辅助空间temp,空间复杂度为 О (1)。

注意:在递归算法中,每一次递推都需要一个栈空间来保存调用记录,因此计算空间复杂度时需要计算递归栈的辅助空间。

例如,计算 n 的阶乘。

递推和回归在系统内部使用栈实现,栈空间的大小为递归树的深度。计算 n 的阶乘,其递归树如下图所示。

计算 n 的阶乘时,递归树的深度为 n ,因此计算 n 的阶乘的递归算法的空间复杂度为 О ( n )。

常见的算法时间复杂度如下。

(1)常数阶:算法运行的次数是一个常数,例如5、20、100,通常用 О (1)表示。

(2)对数阶:时间复杂度运行效率较高,常见的有 О (log n )、 О ( n log n )等。

(3)多项式阶:很多算法的时间复杂度是多项式,常见的有 О ( n )、 О ( n 2 )、 О ( n 3 )等。

(4)指数阶:指数阶时间复杂度运行效率极差,是程序员避之不及的。常见的有 О (2 n )、 О ( n !)、 О ( n n )等。

常见的时间复杂度函数曲线如下图所示。

从上图可以看出,指数阶增量随着 x 的增加而急剧增加,而对数阶增加缓慢。它们之间的关系为 О (1)< О (log n )< О ( n )< О ( n log n ) < О ( n 2 )< О ( n 3 )< О (2 n ) < О ( n !)< О ( n n )。

通过曲线可以大致看出时间复杂度在数量级上的差别,但仍然没有具体的形象。下面通过具体的时间来看看时间复杂度在数量级上的差别。

因为一天有24小时,每小时有60分钟,每分钟有60秒,所以:

一天 有24×60×60≈25×4000=10 5 秒;

一年 有365×10 5 ≈3×10 7 秒;

100年 有100×3×10 7 ≈3×10 9 秒;

三生三世 有3×3×10 9 ≈10 10 秒。

如果有10亿数据排序,10亿=10 9 ,那么两种不同机器运算的时间如下:

(1)普通PC:10 9 次运算/秒。

● 如果排序的时间复杂度为 O ( n 2 ),则需要(10 9 ) 2 /10 9 =10 18 /10 9 =10 9 秒≈30年。

● 如果排序的时间复杂度为 O ( n log n ),则需要(10 9 ×log10 9 )/10 9 =(10 9 ×30)/10 9 =30秒。

(2)超级计算机:10 17 次运算/秒。

● 如果排序的时间复杂度为 O ( n 2 ),则需要(10 9 ) 2 /10 17 =10 18 /10 17 =10秒。

● 如果排序的时间复杂度为 O ( n log n ),则需要(10 9 ×log10 9 )/10 17 =(10 9 ×30)/10 17 =3×10 -7 秒。

注意:2 10 =1024≈10 3 ,2 30 ≈10 9 ,log10 3 ≈log2 10 ≈10,log10 9 ≈log2 30 ≈30。 /rMCGTi0tdAUte7iYYp67l1JdWTgPwKU+MXD/22Nm5NDexlg7jQRZYlay2y5N8qJ

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