时间复杂度的意义

衡量代码的好坏包括两个非常重要的指标：

1.运行时间

2.占用空间

基本操作执行次数

关于代码的基本操作执行次数，我们用四个生活中的场景来做一下比喻：

场景1.?给小灰一条长10寸的面包，小灰每3天吃掉1寸，那么吃掉整个面包需要几天？

答案自然是 3 X 10 = 30天。

?

如果面包的长度是 N 寸呢？

此时吃掉整个面包，需要 3 X n = 3n 天。

如果用一个函数来表达这个相对时间，可以记作?T（n） = 3n。

场景2.??给小灰一条长16寸的面包，小灰每5天吃掉面包剩余长度的一半，第一次吃掉8寸，第二次吃掉4寸，第三次吃掉2寸......那么小灰把面包吃得只剩下1寸，需要多少天呢？

这个问题翻译一下，就是数字16不断地除以2，除几次以后的结果等于1？这里要涉及到数学当中的对数，以2位底，16的对数，可以简写为log16。

因此，把面包吃得只剩下1寸，需要 5 X log16 = 5 X 4 = 20 天。

如果面包的长度是 N 寸呢？

需要?5 X logn = 5logn天，记作?T（n） =?5logn。

场景3.??给小灰一条长10寸的面包和一个鸡腿，小灰每2天吃掉一个鸡腿。那么小灰吃掉整个鸡腿需要多少天呢？

答案自然是2天。因为只说是吃掉鸡腿，和10寸的面包没有关系?。

如果面包的长度是 N 寸呢？

无论面包有多长，吃掉鸡腿的时间仍然是2天，记作?T（n） = 2。

场景4.??给小灰一条长10寸的面包，小灰吃掉第一个一寸需要1天时间，吃掉第二个一寸需要2天时间，吃掉第三个一寸需要3天时间.....每多吃一寸，所花的时间也多一天。那么小灰吃掉整个面包需要多少天呢？

?

答案是从1累加到10的总和，也就是55天。

如果面包的长度是 N 寸呢？

此时吃掉整个面包，需要 1+2+3+......+ n-1 + n = (1+n)*n/2 = 0.5n^2 + 0.5n。

记作?T（n） =?0.5n^2 + 0.5n。

上面所讲的是吃东西所花费的相对时间，这一思想同样适用于对程序基本操作执行次数的统计。刚才的四个场景，分别对应了程序中最常见的四种执行方式：

?

场景1，?T（n） = 3n，执行次数是线性的。

void eat1(int n){?

?for(int i=0; i<n; i++){;? ? ?

?System.out.println("等待一天");? ? ?

?System.out.println("等待一天");? ? ?

?System.out.println("吃一寸面包");? ?

}

}

场景2，?T（n） = 5logn，执行次数是对数的。

void eat2(int n){

? ?for(int i=1; i<n; i*=2){

? ? ? ?System.out.println("等待一天");

? ? ? ?System.out.println("等待一天");

? ? ? ?System.out.println("等待一天");

? ? ? ?System.out.println("等待一天");

? ? ? ?System.out.println("吃一半面包");

? ?}

}

场景3，T（n） = 2，执行次数是常量的。

void eat3(int n){

? ?System.out.println("等待一天");

? ?System.out.println("吃一个鸡腿");

}

场景4，T（n） =?0.5n^2 + 0.5n，执行次数是一个多项式。

void eat4(int n){

? ?for(int i=0; i<n; i++){

? ? ? ?for(int j=0; j<i; j++){

? ? ? ? ? ?System.out.println("等待一天");

? ? ? ?}

? ? ? ?System.out.println("吃一寸面包");

? ?}

}

渐进时间复杂度

有了基本操作执行次数的函数 T（n），是否就可以分析和比较一段代码的运行时间了呢？还是有一定的困难。

比如算法A的相对时间是T（n）= 100n，算法B的相对时间是T（n）= 5n^2，这两个到底谁的运行时间更长一些？这就要看n的取值了。

所以，这时候有了渐进时间复杂度（asymptotic time complectiy）的概念，官方的定义如下：

若存在函数 f（n），使得当n趋近于无穷大时，T（n）/ f（n）的极限值为不等于零的常数，则称 f（n）是T（n）的同数量级函数。

记作?T（n）= O（f（n）），称O（f（n））?为算法的渐进时间复杂度，简称时间复杂度。

渐进时间复杂度用大写O来表示，所以也被称为大O表示法。

如何推导出时间复杂度呢？有如下几个原则：

?

?

1. 如果运行时间是常数量级，用常数1表示。

2. 只保留时间函数中的最高阶项

3. 如果最高阶项存在，则省去最高阶项前面的系数。

让我们回头看看刚才的四个场景。

场景1：

T（n） = 3n?

最高阶项为3n，省去系数3，转化的时间复杂度为：

T（n） =? O（n）

场景2：

?

T（n） = 5logn?

最高阶项为5logn，省去系数5，转化的时间复杂度为：

T（n） =? O（logn）

场景3：

?

T（n） = 2

只有常数量级，转化的时间复杂度为：

T（n） =? O（1）

场景4：

?

T（n） =?0.5n^2 + 0.5n

最高阶项为0.5n^2，省去系数0.5，转化的时间复杂度为：

T（n） =? O（n^2）

这四种时间复杂度究竟谁用时更长，谁节省时间呢？稍微思考一下就可以得出结论：

?

O（1）<?O（logn）<?O（n）<?O（n^2）

在编程的世界中有着各种各样的算法，除了上述的四个场景，还有许多不同形式的时间复杂度，比如：

O（nlogn）,?O（n^3）,?O（m*n），O（2^n），O（n！）

今后遨游在代码的海洋里，我们会陆续遇到上述时间复杂度的算法。

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时间复杂度的巨大差异

我们来举过一个栗子：

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算法A的相对时间规模是T（n）= 100n，时间复杂度是O(n)

算法B的相对时间规模是T（n）= 5n^2，时间复杂度是O(n^2)，

算法A运行在小灰家里的老旧电脑上，算法B运行在某台超级计算机上，运行速度是老旧电脑的100倍。

那么，随着输入规模 n 的增长，两种算法谁运行更快呢？

从表格中可以看出，当n的值很小的时候，算法A的运行用时要远大于算法B；当n的值达到1000左右，算法A和算法B的运行时间已经接近；当n的值越来越大，达到十万、百万时，算法A的优势开始显现，算法B则越来越慢，差距越来越明显。

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这就是不同时间复杂度带来的差距。