目录:
定义-时间复杂度是什么意思？
时间复杂度是计算机科学中的一个概念，它处理一组代码或算法根据输入量进行处理或运行所花费的时间量的量化问题。
换句话说，时间复杂度实质上是效率，即程序功能处理给定输入所花费的时间。
技术百科解释了时间复杂性
时间复杂度只是衡量一个函数或表达式完成其任务所花费的时间，以及衡量该时间的过程的名称。 它几乎可以应用于任何算法或函数，但对递归函数更有用。 测量应用程序的时间复杂性毫无意义，例如从数据库中获取用户名和密码以进行比较，或者只是保存20毫秒或5毫秒的数据； 这将更多地取决于访问时间。 它与关心它的执行时间无关，而是差别可以忽略不计。 但是，如果存在可以多次调用的递归函数，则确定并了解其时间复杂度的来源可能有助于将整体处理时间从例如600毫秒缩短到100毫秒。
时间复杂度通常用“大O表示法”表示，但还有其他表示法。 这是算法缩放比例上限的数学表示，并写为O（Nn），其中“ N”是输入数，“ n”是循环表达式的数。 例如，我们有以下算法：
numbers = {5, 6, 10, 11, 2}; foreach (number as number1)
{
foreach(number as number2)
{
statements; } }
numbers = {5, 6, 10, 11, 2};
foreach (number as number1)
{
foreach(number as number2)
{
statements; } }
numbers = {5, 6, 10, 11, 2};
foreach (number as number1)
{
foreach(number as number2) {
statements; } }
numbers = {5, 6, 10, 11, 2};
foreach (number as number1)
{
foreach(number as number2)
{
statements; } }
numbers = {5, 6, 10, 11, 2};
foreach (number as number1)
{
foreach(number as number2)
{
statements; } }
“数字”数组中有五个输入，并且“ foreach”循环重复两次。 因此，随着输入数量和循环数量的增加，处理时间呈指数增长。
