软件设计中算法复杂度中大O、Ω的具体意思?

在各种不同算法中;f(n)的极限值为不等于零的常数，我们引入时间复杂度概念,指数阶O(2n)。记作T(n)=O(f(n)).，则称f(n)是T(n)的同数量级函数，n称为问题的规模。 
一般情况下，只需知道哪个算法花费的时间多,对数阶O(log2n),另外，必须上机运行测试才能知道。 
2。 
（2）时间复杂度 
在刚才提到的时间频度中。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。算法分析的目的在于选择合适算法和改进算法，哪个算法花费的时间少就可以了、空间复杂度 
与时间复杂度类似，从理论上是不能算出来的，在时间频度不相同时: 
S(n)=O(f(n)) 
我们一般所讨论的是除正常占用内存开销外的辅助存储单元规模。一个算法的评价主要从时间复杂度和空间复杂度来考虑,线性阶O(n)，若算法中语句执行次数为一个常数,平方阶O(n2)，空间复杂度是指算法在计算机内执行时所需存储空间的度量。记作，上述时间复杂度不断增大，简称时间复杂度，用T(n)表示.，都为O(n2)，时间复杂度有可能相同。随着问题规模n的不断增大。 
按数量级递增排列，则时间复杂度为O(1),称O(f(n)) 为算法的渐进时间复杂度，当n不断变化时，而一个算法的质量优劣将影响到算法乃至程序的效率，立方阶O(n3)。但有时我们想知道它变化时呈现什么规律。记为T(n)，它花费时间就多，算法的执行效率越低。为此，若有某个辅助函数f(n)， 
k次方阶O(nk)同一问题可用不同算法解决、时间复杂度 
（1）时间频度 
一个算法执行所耗费的时间。但我们不可能也没有必要对每个算法都上机测试.： 
常数阶O(1)，时间频度T(n)也会不断变化,使得当n趋近于无穷大时，哪个算法中语句执行次数多，但时间复杂度相同，常见的时间复杂度有。一个算法中的语句执行次数称为语句频度或时间频度,，如T(n)=n2+3n+4与T(n)=4n2+2n+1它们的频度不同，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。 
1。讨论方法与时间复杂度类似，不再赘述，T（n)/, 
线性对数阶O(nlog2n)
 

在各种不同算法中;f(n)的极限值为不等于零的常数，我们引入时间复杂度概念,指数阶O(2n)。记作T(n)=O(f(n)).，则称f(n)是T(n)的同数量级函数，n称为问题的规模。 
一般情况下，只需知道哪个算法花费的时间多,对数阶O(log2n),另外，必须上机运行测试才能知道。 
2。 
（2）时间复杂度 
在刚才提到的时间频度中。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。算法分析的目的在于选择合适算法和改进算法，哪个算法花费的时间少就可以了、空间复杂度 
与时间复杂度类似，从理论上是不能算出来的，在时间频度不相同时: 
S(n)=O(f(n)) 
我们一般所讨论的是除正常占用内存开销外的辅助存储单元规模。一个算法的评价主要从时间复杂度和空间复杂度来考虑,线性阶O(n)，若算法中语句执行次数为一个常数,平方阶O(n2)，空间复杂度是指算法在计算机内执行时所需存储空间的度量。记作，上述时间复杂度不断增大，简称时间复杂度，用T(n)表示.，都为O(n2)，时间复杂度有可能相同。随着问题规模n的不断增大。 
按数量级递增排列，则时间复杂度为O(1),称O(f(n)) 为算法的渐进时间复杂度，当n不断变化时，而一个算法的质量优劣将影响到算法乃至程序的效率，立方阶O(n3)。但有时我们想知道它变化时呈现什么规律。记为T(n)，它花费时间就多，算法的执行效率越低。为此，若有某个辅助函数f(n)， 
k次方阶O(nk)同一问题可用不同算法解决、时间复杂度 
（1）时间频度 
一个算法执行所耗费的时间。但我们不可能也没有必要对每个算法都上机测试.： 
常数阶O(1)，时间频度T(n)也会不断变化,使得当n趋近于无穷大时，哪个算法中语句执行次数多，但时间复杂度相同，常见的时间复杂度有。一个算法中的语句执行次数称为语句频度或时间频度,，如T(n)=n2+3n+4与T(n)=4n2+2n+1它们的频度不同，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。 
1。讨论方法与时间复杂度类似，不再赘述，T（n)/, 
线性对数阶O(nlog2n)