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1，算法的空间复杂度时间复杂度有穷性分别是什么意思

通俗来说：空间复杂度是指运算过程中占用的内存和输入的渐进关系。时间复杂度是指运算过程中使用的时间和输入的渐进关系。有穷性是指在有限时间内可以结束运算。

算法的空间复杂度时间复杂度有穷性分别是什么意思

2，算法的时间复杂度与空间复杂度各是什么意思

是说明一个程序根据其数据n的规模大小 所使用的大致时间和空间说白了 就是表示 如果随着n的增长 时间或空间会以什么样的方式进行增长例for(int i = 0; i < n;++i) ;这个循环执行n次 所以时间复杂度是O(n)for(int i = 0; i< n;++i)for(int j = 0; j< n;++j) ;}这嵌套的两个循环 而且都执行n次那么它的时间复杂度就是 O(n^2)时间复杂度只能大概的表示所用的时间而一些基本步骤 所运行的时间不同 我们无法计算 所以省略如for(int i = 0;i < n;++i) a = b;和for(int i = 0;i < n;++i) ;这个运行的时间当然是第二个快 但是他们的时间复杂度都是 O(n)判断时间复杂度看循环

算法的时间复杂度与空间复杂度各是什么意思

3，算法的时间复杂度什么意思

算法的时间复杂度通俗的讲就是执行算法所需要的时间（执行多少次赋值、比较、判断等操作）为了方便比较，算法的时间复杂度计算的通常的做法是，从算法选取一种对于所研究的问题（或算法模型）来说是基本运算的操作，以其重复执行的次数作为评价算法时间。该基本操作多数情况下是由算法最深层环内的语句表示的，基本操作的执行次数实际上就是相应语句的执行次数。 再给你举个简单的例子吧：for(int i = 0; i < n;++i) ; 这个循环执行n次 所以时间复杂度是O(n) for(int i = 0; i< n;++i) for(int j = 0; j< n;++j) ; } 这嵌套的两个循环 而且都执行n次 那么它的时间复杂度就是 O(n^2) 时间复杂度只能大概的表示所用的时间 而一些基本步骤所运行的时间不同，但是由于很难精确无法计算，所以省略 如：for(int i = 0;i < n;++i) a = b; 和 for(int i = 0;i < n;++i) ; 这个运行的时间当然是第二个快，但是他们的时间复杂度都是 O(n) ，由于a=b运算时间可以忽略不计，所以判断时间复杂度主要看循环的复杂度

算法的时间复杂度什么意思

4，hibernate的特点是什么用hibernate有什么好处

Hibernate优点(1) 对象/关系数据库映射(ORM)它使用时只需要操纵对象，使开发更对象化，抛弃了数据库中心的思想，完全的面向对象思想(2) 透明持久化(persistent)带有持久化状态的、具有业务功能的单线程对象，此对象生存期很短。这些对象可能是普通的JavaBeans/POJO，这个对象没有实现第三方框架或者接口，唯一特殊的是他们正与（仅仅一个）Session相关联。一旦这个Session被关闭，这些对象就会脱离持久化状态，这样就可被应用程序的任何层自由使用。（例如，用作跟表示层打交道的数据传输对象。） (3) 事务Transaction(org.hibernate.Transaction) 应用程序用来指定原子操作单元范围的对象，它是单线程的，生命周期很短。它通过抽象将应用从底层具体的JDBC、JTA以及CORBA事务隔离开。某些情况下，一个Session之内可能包含多个Transaction对象。尽管是否使用该对象是可选的，但无论是使用底层的API还是使用Transaction对象，事务边界的开启与关闭是必不可少的。 (4) 它没有侵入性，即所谓的轻量级框架(5) 移植性会很好(6) 缓存机制，提供一级缓存和二级缓存(7) 简洁的HQL编程 2. Hibernate缺点(1) Hibernate在批量数据处理时有弱势(2) 针对单一对象简单的增删查改，适合于Hibernate,而对于批量的修改，删除，不适合用Hibernate,这也是OR框架的弱点；要使用数据库的特定优化机制的时候，不适合用Hibernate 希望能够帮助你。

5，什么是时间复杂度空间复杂度

算法复杂度分为时间复杂度和空间复杂度。时间复杂度是指执行算法所需要的计算工作量。在计算机科学中，算法的时间复杂度是一个函数，它定性描述了该算法的运行时间。这是一个关于代表算法输入值的字符串的长度的函数。时间复杂度常用大O符号表述，不包括这个函数的低阶项和首项系数。空间复杂度是指执行这个算法所需要的内存空间。空间复杂度(Space Complexity)是对一个算法在运行过程中临时占用存储空间大小的量度，记做S(n)=O(f(n))。比如直接插入排序的时间复杂度是O(n^2),空间复杂度是O(1) 。而一般的递归算法就要有O(n)的空间复杂度了，因为每次递归都要存储返回信息。一个算法的优劣主要从算法的执行时间和所需要占用的存储空间两个方面衡量。扩展资料时间复杂度计算方法1、一般情况下，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，用T(n)表示，若有某个辅助函数f(n)，使得T(n)/f(n)的极限值（当n趋近于无穷大时）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。分析：随着模块n的增大，算法执行的时间的增长率和 f(n) 的增长率成正比，所以 f(n) 越小，算法的时间复杂度越低，算法的效率越高。2、在计算时间复杂度的时候，先找出算法的基本操作，然后根据相应的各语句确定它的执行次数，再找出 T(n) 的同数量级（它的同数量级有以下：1，log2n，n，n log2n ，n的平方，n的三次方，2的n次方，n!），找出后，f(n) = 该数量级，若 T(n)/f(n) 求极限可得到一常数c，则时间复杂度T(n) = O(f(n))例：算法：则有 ，根据上面括号里的同数量级，我们可以确定 n的三次方 为T（n）的同数量级则有 ，然后根据 T(n)/f(n) 求极限可得到常数c则该算法的时间复杂度：T(n) = O(n^3) 注：n^3即是n的3次方。3、在pascal中比较容易理解，容易计算的方法是：看看有几重for循环，只有一重则时间复杂度为O(n)，二重则为O(n^2)，依此类推，如果有二分则为O(logn)，二分例如快速幂、二分查找，如果一个for循环套一个二分，那么时间复杂度则为O(nlogn)。空间复杂度计算方法一个算法的空间复杂度只考虑在运行过程中为局部变量分配的存储空间的大小，它包括为参数表中形参变量分配的存储空间和为在函数体中定义的局部变量分配的存储空间两个部分。若一个算法为 递归算法，其空间复杂度为递归所使用的堆栈空间的大小，它等于一次调用所分配的临时存储空间的大小乘以被调用的次数(即为递归调用的次数加1，这个1表示开始进行的一次非递归调用)。算法的空间复杂度一般也以数量级的形式给出。参考文件：百度百科 时间复杂度参考文件：百度百科 空间复杂度

文章TAG：编码复杂度是什么意思  
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