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时间:2018-12-16
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1、学习程序算法的一个总要目标就是学会判断程序性能的优劣。当然判断的标准有很多,至少包括如下几点:1.程序是否符合任务的规范说明。2.程序是否正确。3.是否有配套文档,说明程序的用法和原理。4.程序是否根据逻辑关系分解成能有效执行的函数。5.程序代码是否易读。以上判据至关重要,对构建大规模程序系统,显得更为关键。然而若要指出上述标准却并非易事。除了上述一般性判据之外,以下两条判据更加具体。6.程序是否能够高效使用主存和辅存。7.程序的运行时间是否令人满意最后这两条可以分两方面来讨论:第一方面的性能估计与机器无关,来推断程序的空间代价和时间代价,称为性能分析;第二方面称为性能
2、度量,即获取程序在真实环境的实际运行时间。定义空间复杂度是程序运行所需的存储空间;时间复杂度是程序的运行时间。一.空间复杂度程序运行所需空间包括两部分:1.定长空间需求:即与程序输入、输出无关的空间。2.变长空间需求:即与求解的问题实例相关的结构化变量所占的空间大小。如果是递归程序,还应加上递归时所需工作空间的大小。任何程序所需的空间大小就是上述两块空间的总和。但分析一个程序的空间复杂度,通常仅仅考察变长空间需求。看下面例子:代码1:floatabc(floata,floatb,floatc){returna+b+b*c+(a+b-c)/(a+b)+4.00;}函数ab
3、c的输入是三个简单变量,输出返回一个简单变量。根据以上分类,这个函数只有定长空间需求,因此空间复杂度为0.代码2:floatsum(floatlist[],intn){floattempsum=0;inti;for(i=0;i4、c语言的参数传递方法虽然也是传值调用,但c只传递数组一个元素的首地址,并不复制数组,因而空间复杂度为0.代码3:floatsum(floatlist[],intn){if(n)returnsum(list,n-1)+list[n-1];elsereturn0;}代码3也是增加了一个数组,不过这个球和程序是递归程序,编译器要为每次递归调用保存参量、局部变量、返回地址。一次递归所需的空间就是两个参量加上返回地址的字节数。比较求和和程序的循环实现和递归实现,前者无变长空间需求,而后者的开销要大许多。二.时间复杂度程序的时间开销是编译时间和运行(执行)时间的总和。编译时间与定长5、空间需求类似,同样与实例特征无关,而且,程序经检验确定其正确性之后,编译结果可不断执行。所以时间复杂度仅考虑程序的执行时间。比较简单的方法,是统计执行时所需各种操作的次数。这种方法的计数结果与机器无关,但首先要把程序分成独立的程序步。这里要注意:a=2;是一个程序步,a=2*b-a+5/4*6;也是一个程序步。虽然执行时间不同,但都被看作一步。有时候,执行同样的功能,递归程序的程序步比相应循环程序步少,初看令人惊奇,但不要忘记,程序步的计数告诉我们程序以多少个步骤执行,并没有告诉我们每一步的执行时间。事实上递归程序的执行一般而言要比循环程序慢,所以花的时间往往要比循环程6、序多一些。还有要注意的是,只有在程序的相应特征(n,m,p,q,r...)选定后,才可以定义什么是程序步。程序步是与特征无关的计算单位。所以,10次加法可以是一个程序步,1000次乘法也可以是一个程序步。但n次加法却不可以是一个程序步,因为它的大小已经与相应特征有关了。二.渐进记号O由于程序步不能表示程序运行每一步的时间,因此即使用精确的程序步值做比较,结果也是不准确的。只有在程序步数目相差很大时,例如3n+3和100n+10相比才有意义。对于多数情形,能够给出如下论断就可以了,如,其中和是非负常量。原因是当n充分大的时候,上式中前者会明显比后者运行的更快,而n比较小的7、时候,快慢是不确定的(取决于和的取值)。但是不论取何值,总存在一个n值,之后,复杂度为的程序总没有复杂度为的程序运行的快,这个n值称为失衡点(breakevenpoint)。一旦知道了一定存在一个失衡点,然后形式地得到程序的复杂度,,我们所需的信息已经足够了。不再需要刻意找出精确值。我们把这种存在失衡点的复杂度关系中所能达到的复杂度记作O。例如3n+2=O(n),,,特别的,我们用O(1)表示恒定的时间复杂度。如果一个算法的时间复杂度是O(㏒n)那么对充分大的n,该算法的复杂度比O(n)的算法运行的更快。
4、c语言的参数传递方法虽然也是传值调用,但c只传递数组一个元素的首地址,并不复制数组,因而空间复杂度为0.代码3:floatsum(floatlist[],intn){if(n)returnsum(list,n-1)+list[n-1];elsereturn0;}代码3也是增加了一个数组,不过这个球和程序是递归程序,编译器要为每次递归调用保存参量、局部变量、返回地址。一次递归所需的空间就是两个参量加上返回地址的字节数。比较求和和程序的循环实现和递归实现,前者无变长空间需求,而后者的开销要大许多。二.时间复杂度程序的时间开销是编译时间和运行(执行)时间的总和。编译时间与定长
5、空间需求类似,同样与实例特征无关,而且,程序经检验确定其正确性之后,编译结果可不断执行。所以时间复杂度仅考虑程序的执行时间。比较简单的方法,是统计执行时所需各种操作的次数。这种方法的计数结果与机器无关,但首先要把程序分成独立的程序步。这里要注意:a=2;是一个程序步,a=2*b-a+5/4*6;也是一个程序步。虽然执行时间不同,但都被看作一步。有时候,执行同样的功能,递归程序的程序步比相应循环程序步少,初看令人惊奇,但不要忘记,程序步的计数告诉我们程序以多少个步骤执行,并没有告诉我们每一步的执行时间。事实上递归程序的执行一般而言要比循环程序慢,所以花的时间往往要比循环程
6、序多一些。还有要注意的是,只有在程序的相应特征(n,m,p,q,r...)选定后,才可以定义什么是程序步。程序步是与特征无关的计算单位。所以,10次加法可以是一个程序步,1000次乘法也可以是一个程序步。但n次加法却不可以是一个程序步,因为它的大小已经与相应特征有关了。二.渐进记号O由于程序步不能表示程序运行每一步的时间,因此即使用精确的程序步值做比较,结果也是不准确的。只有在程序步数目相差很大时,例如3n+3和100n+10相比才有意义。对于多数情形,能够给出如下论断就可以了,如,其中和是非负常量。原因是当n充分大的时候,上式中前者会明显比后者运行的更快,而n比较小的
7、时候,快慢是不确定的(取决于和的取值)。但是不论取何值,总存在一个n值,之后,复杂度为的程序总没有复杂度为的程序运行的快,这个n值称为失衡点(breakevenpoint)。一旦知道了一定存在一个失衡点,然后形式地得到程序的复杂度,,我们所需的信息已经足够了。不再需要刻意找出精确值。我们把这种存在失衡点的复杂度关系中所能达到的复杂度记作O。例如3n+2=O(n),,,特别的,我们用O(1)表示恒定的时间复杂度。如果一个算法的时间复杂度是O(㏒n)那么对充分大的n,该算法的复杂度比O(n)的算法运行的更快。
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