Java算法之時(shí)間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度的概念和計(jì)算
一、算法效率
算法效率分析分為兩種:第一種是時(shí)間效率,第二種是空間效率。時(shí)間效率被稱為時(shí)間復(fù)雜度,而空間效率被稱作空間復(fù)雜度。 時(shí)間復(fù)雜度主要衡量的是一個(gè)算法的運(yùn)行速度,而空間復(fù)雜度主要衡量一個(gè)算法所需要的額外空間。
在計(jì)算機(jī)發(fā)展的早期,計(jì)算機(jī)的存儲容量很小。所以對空間復(fù)雜度很是在乎。但是經(jīng)過計(jì)算機(jī)行業(yè)的迅速發(fā)展,計(jì)算機(jī)的存儲容量已經(jīng)達(dá)到了很高的程度。所以我們?nèi)缃褚呀?jīng)不需要再特別關(guān)注一個(gè)算法的空間復(fù)雜度。因?yàn)楝F(xiàn)在的內(nèi)存不像以前那么貴,所以經(jīng)常聽到過犧牲空間來換取時(shí)間的說法
二、時(shí)間復(fù)雜度
2.1 時(shí)間復(fù)雜度的概念
在計(jì)算機(jī)科學(xué)中,算法的時(shí)間復(fù)雜度是一個(gè)函數(shù),它定量描述了該算法的運(yùn)行時(shí)間。
算法中的基本操作的執(zhí)行次數(shù),為算法的時(shí)間復(fù)雜度。從理論上說,是不能算出來的,只有你把你的程序放在機(jī)器上跑起來,才能知道。但是我們需要每個(gè)算法都上機(jī)測試嗎?是可以都上機(jī)測試,但是這很麻煩,所以才有了時(shí)間復(fù)雜度這個(gè)分析方式。
一個(gè)算法所花費(fèi)的時(shí)間與其中語句的執(zhí)行次數(shù)成正比例,
算法中的基本操作的執(zhí)行次數(shù),為算法的時(shí)間復(fù)雜度。
2.2 大O的漸進(jìn)表示法
實(shí)際中我們計(jì)算時(shí)間復(fù)雜度時(shí),我們其實(shí)并不一定要計(jì)算精確的執(zhí)行次數(shù),而只需要大概執(zhí)行次數(shù),那么這里我們使用大O的漸進(jìn)表示法
大O符號(Big O notation):是用于描述函數(shù)漸進(jìn)行為的數(shù)學(xué)符號
(1)推導(dǎo)大O階方法
用常數(shù)1取代運(yùn)行時(shí)間中的所有加法常數(shù)。在修改后的運(yùn)行次數(shù)函數(shù)中,只保留最高階項(xiàng)。如果最高階項(xiàng)存在且不是1,則去除與這個(gè)項(xiàng)目相乘的常數(shù)。得到的結(jié)果就是大O階
代碼如下(示例):
void func(int N){ int count = 0;//執(zhí)行1次 for (int i = 0; i < N ; i++) {//執(zhí)行N*N次 for (int j = 0; j < N ; j++) { count++; } } for (int k = 0; k < 2 * N ; k++) {//執(zhí)行2*N次 count++; } int M = 10;//執(zhí)行1次 while ((M--) > 0) {//執(zhí)行10次 count++; } System.out.println(count); }
所以func方法的執(zhí)行次數(shù)為 1+N2+2*N+1+10
我看到func的執(zhí)行次數(shù),如果當(dāng)我們的N非常大時(shí),假設(shè)N = 100,那么這里的+1和+10是不是可以忽略了,因?yàn)?002=10000,在一萬面前+1和+10可以說是微乎其微了,所以+1和+10沒什么區(qū)別。
這就用到了前面說了推導(dǎo)大O階方法,
用常數(shù)1取代運(yùn)行時(shí)間中的所有加法常數(shù)。
就變成了 1+N2+2*N+1+1
再來看
在修改后的運(yùn)行次數(shù)函數(shù)中,只保留最高階項(xiàng)。
簡化后 N2
如果最高階項(xiàng)存在且不是1,則去除與這個(gè)項(xiàng)目相乘的常數(shù)。得到的結(jié)果就是大O階
這里我們的最高階項(xiàng)是2,但前面沒有常數(shù)所以沒必要去除,如果N2前面還有個(gè)2就是2N2就要去除2變成 N2
所以使用大O的漸進(jìn)表示法以后,F(xiàn)unc的時(shí)間復(fù)雜度為 O(N2)
通過上面我們會(huì)發(fā)現(xiàn)大O的漸進(jìn)表示法去掉了那些對結(jié)果影響不大的項(xiàng),簡潔明了的表示出了執(zhí)行次數(shù)。時(shí)間復(fù)雜度是一個(gè)函數(shù),只能大致估一下這個(gè)算法的時(shí)間復(fù)雜度。
2.3 時(shí)間復(fù)雜度的三種情況
另外有些算法的時(shí)間復(fù)雜度存在最好、平均和最壞情況。
(1) 最壞情況
最壞情況:任意輸入規(guī)模的最大運(yùn)行次數(shù)(上界) 也就是 O(N)
這里的N代表的是問題的規(guī)模
(2)最好情況
任意輸入規(guī)模的最小運(yùn)行次數(shù)(下界) 也就是 O(1)
(3)平均情況
任意輸入規(guī)模的期望運(yùn)行次數(shù)
注意:這里的平均情況并不是最好和最壞情況相加的平均值,而是我們期望運(yùn)行的次數(shù),有時(shí)候平均情況可能和最好或者是最壞情況一樣。
在平常我們所說的時(shí)間復(fù)雜度一般說的都是算法的最壞情況
2.4 常見時(shí)間復(fù)雜度計(jì)算舉例
2.4.1 例子
示例1:
void func2(int N) { int count = 0;//1 for (int k = 0; k < 2 * N ; k++) { //2*N count++; } int M = 10;//1 while ((M--) > 0) {//10 count++; } System.out.println(count); }
1+2*N+1+10 通過推導(dǎo)大O階方法后:時(shí)間復(fù)雜度為 O(N)
示例2:
void func3(int N, int M) { int count = 0;//常數(shù)可以不加 for (int k = 0; k < M; k++) {//M count++; } for (int k = 0; k < N ; k++) {//N count++; } System.out.println(count); }
時(shí)間復(fù)雜度為:O(M+N)
示例3:
void func4(int N) { int count = 0; for (int k = 0; k < 100; k++) {//用常數(shù)1取代運(yùn)行時(shí)間中的所有加法常數(shù) count++; } System.out.println(count); }
這里的時(shí)間復(fù)雜度為 O(1),因?yàn)閭鬟M(jìn)來的N并沒有使用
2.4.2 冒泡排序時(shí)間復(fù)雜度
示例4:
這是一個(gè)冒泡排序,我們來求一下它的最好最壞和平均情況的時(shí)間復(fù)雜度
void bubbleSort(int[] array) { for (int end = array.length; end > 0; end--) { boolean sorted = true; for (int i = 1; i < end; i++) { if(array[i - 1] > array[i]){ Swap(array, i - 1, i); sorted = false; } } if (sorted == true) { break; } } }
最好:O(N)
最壞:O(N2)
平均:O(N)
這是一個(gè)經(jīng)過優(yōu)化后的冒泡排序,最好的情況就是該組數(shù)據(jù)已經(jīng)是有序的了,所以只需走一遍就好了,也是是O(N).
而最壞的情況就把數(shù)組全部遍歷了一遍就是 N2
我們前面說過平均情況就是我么個(gè)期望的情況,我們期望的當(dāng)然就是O(N)
2.4.3 二分查找的時(shí)間復(fù)雜度
我們知道求時(shí)間復(fù)雜度一般求的都是最壞的情況,二分查找只有當(dāng)我們找最旁邊那兩個(gè)個(gè)數(shù)時(shí)才是最壞情況,我們就假設(shè)我們要找的就是最邊邊的那個(gè)數(shù)。
public static int binarySearch(int[] arr,int x){ int left = 0; int right = arr.length-1; int mid = 0;//中間下標(biāo) while(left <= right){ mid = left+(right-left)/2; if(arr[mid] > x){ right = mid - 1; }else if(arr[mid] < x){ left = mid+1; }else{ return mid; } } return -1; }
所以二分查找的時(shí)間復(fù)雜度為 O(log2N)
2.4.4 遞歸的時(shí)間復(fù)雜度
遞歸的時(shí)間復(fù)雜度 = 遞歸的次數(shù)*每次遞歸執(zhí)行的操作的次數(shù)
示例1:
long factorial(int N) { return N < 2 ? N : factorial(N-1) * N; }
這里的的遞歸次數(shù)為 N 次,這里沒有循環(huán),每次執(zhí)行的是一個(gè)三目操作符相當(dāng)于1次。所以為 N+1次,時(shí)間復(fù)雜度就是 O(N)。
示例2:
這是一個(gè)遞歸實(shí)現(xiàn)的斐波那契數(shù)列
public static int fib(int n){ if(n==1||n==2){ return 1; }else{ return fib(n-1)+fib(n-2); } }
斐波那契數(shù)列的遞歸次數(shù)其實(shí)就是一個(gè)等比數(shù)列求和,最后的執(zhí)行次數(shù)為 (2n) - 1,通過通過推導(dǎo)大O階方法最后的時(shí)間復(fù)雜度為 O(2N)
時(shí)間復(fù)雜度只是一個(gè)大概的,當(dāng)數(shù)字足夠大時(shí)這里缺失的部分并不影響我們時(shí)間復(fù)雜度的計(jì)算。
三、空間復(fù)雜度
3.1 空間復(fù)雜度概念
空間復(fù)雜度是對一個(gè)算法在運(yùn)行過程中臨時(shí)(額外)占用存儲空間大小的量度
占用存儲空間大小的量度 。
空間復(fù)雜度不是程序占用了多少bytes的空間,因?yàn)檫@個(gè)也沒太大意義,所以空間復(fù)雜度算的是變量的個(gè)數(shù)。
空間復(fù)雜度計(jì)算規(guī)則基本跟實(shí)踐復(fù)雜度類似,也使用大O漸進(jìn)表示法
3.2 空間復(fù)雜度的計(jì)算
(1) 冒泡排序
這個(gè)冒泡排序的空間復(fù)雜度為 O(1)
為什么呢?因?yàn)榭臻g復(fù)雜度是為了解決一個(gè)問題額外申請了其他變量,這里的array數(shù)組并不是額外的它是必須的,但這里的 sorted 是額外申請的,它每循環(huán)一次就定一次為什么不是O(N)呢?因?yàn)槊垦h(huán)一次這個(gè)變量是不是不要了呢?所以來來回回就是這一個(gè)變量。
void bubbleSort(int[] array) { for (int end = array.length; end > 0; end--) { boolean sorted = true;//額外變量 for (int i = 1; i < end; i++) { if (array[i - 1] > array[i]) { Swap(array, i - 1, i); sorted = false; } } if (sorted == true) { break; } } }
(2) 斐波那契數(shù)列
這里的空間復(fù)雜度為 O(N)
這里為了求第1~N的斐波那契數(shù)列的代碼,為了解決這個(gè)問題申請了一個(gè)額外的數(shù)組的空間,空間大小為 N+1。因?yàn)?是常數(shù)項(xiàng),所以這個(gè)代碼的空間復(fù)雜度為 O(N)
public static long[] fibonacci(int n) { long[] fibArray = new long[n + 1];//額外空間 fibArray[0] = 0; fibArray[1] = 1; for (int i = 2; i <= n ; i++) { fibArray[i] = fibArray[i - 1] + fibArray [i - 2]; } return fibArray; }
(3)遞歸
這是一個(gè)求階層的遞歸,他的空間復(fù)雜度為 O(N)
因?yàn)檫f歸在遞的過程中,每遞一次都會(huì)都會(huì)創(chuàng)建一個(gè)臨時(shí)變量。
long factorial(int N) { return N < 2 ? N : factorial(N-1)*N; }
四、總結(jié)
1.在平常我們所說的時(shí)間復(fù)雜度一般說的都是算法的最壞情況
2.時(shí)間復(fù)雜度度是一個(gè)函數(shù),這個(gè)函數(shù)只能大致估一下這個(gè)算法的時(shí)間復(fù)雜度
3.空間復(fù)雜度是個(gè)算法在運(yùn)行過程中額外占用存儲空間大小的量度
到此這篇關(guān)于Java算法之時(shí)間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度的概念和計(jì)算的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Java時(shí)間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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