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第309章 邮件（第3页）

依据算法选用何种策略；

问题的规模；

程序设计的语言；

编译程序所产生的机器代码的质量；

机器执行指令的速度；

数据的初试状态有关

撇开软硬件等有关部门因素，可以认为一个特定算法“运行工作量”的大小，只依赖

于问题的规模（通常用n表示），表示成是问题规模的函数。

3、时间复杂度

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，其时间量度记作

T（n）=O（f（n）），称作算法的渐近时间复杂度（AsymptoticTimeplexity），简称时间复杂度。

一般地，常用最深层循环内的语句中的原操作的执行频度（重复执行的次数）来

表示。

定理：若A（n）=amnm+am-1nm-1+…+a1n+a0是一个m次多项式，

则A（n）=O（nm）

表示时间复杂度的阶有：

O（1）：常量时间阶O（n）：线性时间阶

O（㏒n）：对数时间阶O（n㏒n）：线性对数时间阶

O（nk）：k≥2，k次方时间阶

其关系为：