時(shí)間復(fù)雜度英文？Time complexity 算法的時(shí)間復(fù)雜度(Time Complexity)：指算法的運(yùn)行時(shí)間與問題規(guī)模的對(duì)應(yīng)關(guān)系。通常把算法中基本操作重復(fù)執(zhí)行的次數(shù)作為算法的時(shí)間復(fù)雜度。那么，時(shí)間復(fù)雜度英文？一起來(lái)了解一下吧。
Time complexity
算法的時(shí)間復(fù)雜度(Time Complexity)：指算法的運(yùn)行時(shí)間與問題規(guī)模的對(duì)應(yīng)關(guān)系。通常把算法中基本操作重復(fù)執(zhí)行的次數(shù)作為算法的時(shí)間復(fù)雜度。
o n是一個(gè)英文字母的拼音，其中文意思是“在……之上”、“在……上面”。在生活中，我們經(jīng)常會(huì)遇到類似于“o n文化”、“o n線學(xué)習(xí)”等用法，其中的o n就表示在某個(gè)領(lǐng)域或者某個(gè)平臺(tái)上進(jìn)行學(xué)習(xí)或者交流。
在語(yǔ)言學(xué)中，o n也常用來(lái)代表“對(duì)象關(guān)系”，即介詞on和名詞之間的關(guān)系。例如，“依靠o n的幫助”、“建立o n與o n之間的聯(lián)系”等表達(dá)方式中，o n的作用就是表示兩種事物之間的聯(lián)系，或者一種事物依賴于另一種事物的情況。
在計(jì)算機(jī)領(lǐng)域，o n則是指算法的時(shí)間復(fù)雜度。一個(gè)算法的時(shí)間復(fù)雜度通常被表達(dá)為O(n)的形式，稱為“大O記法”。其中的n代表輸入數(shù)據(jù)的規(guī)模，而O則表示算法的執(zhí)行時(shí)間與輸入數(shù)據(jù)規(guī)模n的關(guān)系。因此，O(n)就表示算法的時(shí)間復(fù)雜度為隨著輸入數(shù)據(jù)規(guī)模線性增長(zhǎng)。在計(jì)算機(jī)科學(xué)中，時(shí)間復(fù)雜度是很重要的一個(gè)概念，它通常被用來(lái)評(píng)估一個(gè)算法的好壞。
O(logN).//O代表什么意思
代表是和logN同階無(wú)窮大就是當(dāng)N很大時(shí)，O(logN)和logN成比例的增大常用于數(shù)學(xué)和信息技術(shù)中的算法復(fù)雜度分析中
O，是什么意思
o是字母符號(hào)
從人類文明開始，由于地區(qū)文明的差異，以及學(xué)科之間的不同，O這個(gè)字符代表了各種各樣的含義有拉丁字母O，英文字母O，有函數(shù)級(jí)數(shù)O，化學(xué)符號(hào)O，血型O，音標(biāo)O，字符編碼O，數(shù)字0，元素符號(hào)O以及匯編語(yǔ)言O(shè)。還可以表示時(shí)間復(fù)雜度，如O(n),O(logn)等等。
o在科學(xué)代表什么意思
從人類科學(xué)起源開始，由于地區(qū)文明的差異，以及學(xué)科之間的不同，O這個(gè)字符代表了各種各樣的含義，有拉丁字母O，英文字母O，有函數(shù)級(jí)數(shù)O，化學(xué)符號(hào)O，血型O，音標(biāo)O，字符編碼O，數(shù)字0，元素符號(hào)O以及匯編語(yǔ)言O(shè)。還可以表示時(shí)間復(fù)雜度的O，如O(n),O(logn)等等。
o在數(shù)學(xué)中的意思和含義
在數(shù)學(xué)中，字母"o"通常不是一個(gè)特定的符號(hào)或符號(hào)集合的代表，而是用來(lái)表示某些概念或量的符號(hào)。以下列舉幾個(gè)常見的例子：
1."o"可以表示無(wú)窮小量，即趨近于零但不等于零的量。
是這樣的，英文也是用復(fù)雜度這個(gè)詞，并不表示復(fù)雜。比如computational complexity計(jì)算復(fù)雜性
time complexity時(shí)間復(fù)雜度 ，都是指復(fù)雜程度的要求，而不是指復(fù)雜。所以用這個(gè)詞是對(duì)的，放心吧
1）對(duì)于你的問題簡(jiǎn)單解釋如下：
理論計(jì)算機(jī)研究中，衡量算法一般從兩個(gè)方面分析：時(shí)間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度。空間復(fù)雜度跟時(shí)間復(fù)雜度是類似的，下面簡(jiǎn)單解釋一下時(shí)間復(fù)雜度：對(duì)于一個(gè)數(shù)據(jù)規(guī)模為n的問題，解決該問題的算法所用時(shí)間可以用含有n的函數(shù)T(n)來(lái)表示。對(duì)于絕大多數(shù)情況，我們只需要了解算法的一般性能而不考慮細(xì)節(jié)，也就是說(shuō)，我們只關(guān)心函數(shù)T(n)的表達(dá)式的形式，而不關(guān)心表達(dá)式的常數(shù)系數(shù)等與數(shù)據(jù)規(guī)模沒有關(guān)系的量值。對(duì)于函數(shù)T(n)，我們又進(jìn)一步將它簡(jiǎn)化為O(n)，即只考慮算法平均運(yùn)行時(shí)間的“瓶頸”，也就是T(n)表達(dá)式中，關(guān)于變量n增長(zhǎng)最快的哪一項(xiàng)。比如下面的代碼：
for(int i=1; i<=n*2; i++)
for(int j=1; j<=n; j++)
// do something here
那么這個(gè)算法的時(shí)間復(fù)雜度就是O(n^2)，因?yàn)樗袃蓪友h(huán)，每層循環(huán)的數(shù)據(jù)規(guī)模都是n。注意第一層循環(huán)（外循環(huán)）要迭代n*2次，則實(shí)際上T(n)=2*n*n，而對(duì)于O(n)來(lái)說(shuō)，我們忽略了常數(shù)2，只保留了n^2。這就是大O記法的一個(gè)概括，并不精確。
對(duì)于時(shí)間復(fù)雜度的更精確、深入的解釋，可以自己查閱《算法導(dǎo)論》第一章。
以上就是時(shí)間復(fù)雜度英文的全部?jī)?nèi)容，Complexity是一個(gè)英文詞匯，用于描述事物的復(fù)雜程度或難易程度。應(yīng)用領(lǐng)域：計(jì)算機(jī)科學(xué)：在計(jì)算機(jī)科學(xué)中，復(fù)雜度通常用來(lái)表示算法的執(zhí)行時(shí)間和存儲(chǔ)空間的消耗，用于比較不同算法在相同問題上的優(yōu)劣。工程：在工程領(lǐng)域，complexity可以指項(xiàng)目的復(fù)雜性，包括技術(shù)難度、資源需求等多個(gè)方面。內(nèi)容來(lái)源于互聯(lián)網(wǎng)，信息真?zhèn)涡枳孕斜鎰e。如有侵權(quán)請(qǐng)聯(lián)系刪除。
