复杂度函数（复杂度函数的渐进表示）

1. 算法时间复杂度计算步骤是什么
2. sort排序函数
3. kmp算法时间复杂度
4. 算法的时间复杂度表征的是

算法时间复杂度计算步骤是什么

算法时间复杂度的计算步骤如下：
1. 选择算法中的基本操作。基本操作是算法中最关键、最常执行的操作。
2. 根据输入的规模，确定算法中基本操作的执行次数。可以通过以下几种方式来确定执行次数：
- 确定执行次数的最大值：找出算法中最影响执行次数的循环或递归，并计算其执行次数的最大值。循环的执行次数通常与输入规模相关，递归的执行次数通常与问题规模相关。
- 利用大O表示法：根据算法中基本操作的执行次数，使用大O表示法表示算法的时间复杂度，忽略低阶项和常数因子。
3. 确定函数的增长趋势。根据算法的时间复杂度，判断函数的增长趋势。例如，常见的时间复杂度的增长趋势为O(1)、O(log n)、O(n)、O(n log n)、O(n^2)等。
4. 验证和分析算法时间复杂度。可以通过运行算法并记录执行时间，或通过理论分析等方法来验证和分析算法的时间复杂度。
5. 根据时间复杂度评估算法的效率。比较不同算法的时间复杂度，选择时间复杂度低的算法，以提高算法的效率。

sort排序函数

1、sort函数可以三个参数也可以两个参数，必须的头文件#include < algorithm>和using namespace std;

2、它使用的排序方法是类似于快排的方法，时间复杂度为n*log2(n)

3、Sort函数有三个参数：（第三个参数可不写）

（1）第一个是要排序的数组的起始地址。

（2）第二个是结束的地址（最后一位要排序的地址）

（3）第三个参数是排序的方法，可以是从大到小也可是从小到大，还可以不写第三个参数，此时默认的排序方法是从小到大排序。

kmp算法时间复杂度

KMP算法是一种改进的字符串匹配算法，由D.E.Knuth，J.H.Morris和V.R.Pratt提出的，因此人们称它为克努特—莫里斯—普拉特操作（简称KMP算法）。

KMP算法的核心是利用匹配失败后的信息，尽量减少模式串与主串的匹配次数以达到快速匹配的目的。具体实现就是通过一个next()函数实现，函数本身包含了模式串的局部匹配信息。

KMP算法的时间复杂度O(m+n)。

KMP算法用于判断一个字符串是否是另一个字符串的子串。

KMP的时间复杂度是：匹配过程的时间复杂度为O(n)，计算next的O(m)时间，两个独立的环节串行，所以整体时间复杂度为O(m + n)。

算法的时间复杂度表征的是

算法的时间复杂度取决于：待处理数据的状态、问题的规模。算法复杂度分为时间复杂度和空间复杂度。其作用： 时间复杂度是指执行算法所需要的计算工作量；而空间复杂度是指执行这个算法所需要的内存空间。算法的复杂性体现在运行该算法时的计算机所需资源的多少上，计算机资源最重要的是时间和空间资源，因此复杂度分为时间和空间复杂度。一个算法执行所耗费的时间，从理论上是不能算出来的，必须上机运行测试才能知道。但我们不可能也没有必要对每个算法都上机测试，只需知道哪个算法花费的时间多，哪个算法花费的时间少。并且一个算法花费的时间与算法中语句的执行次数成正比例，哪个算法中语句执行次数多，它花费时间就多。一个算法中的语句执行次数称为语句频度或时间频度。

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