稱為漸近複雜度分析（asymptotic complexity analysis），簡稱複雜度分析。 複雜度分析能夠體現演算法執行所需的時間和空間資源與輸入資料大小之間的關係。它描述了隨著輸入資料 大小的增加，演算法執行所需時間和空間的增長趨勢。這個定義有些拗口，我們可以將其分為三個重點來理 解。 ‧“時間和空間資源”分別對應時間複雜度（time complexity）和空間複雜度（space complexity）。 無關，即不隨著 ? 的變化而變化。 在以下函式中，儘管操作數量 size 可能很大，但由於其與輸入資料大小 ? 無關，因此時間複雜度仍為 ?(1) ： // === File: time_complexity.cs === /* 常數階 */ int Constant(int n) { int count = 0; int size = 100000; for (int i = 0; i count++; return count; } 2. 線性階 ?(?) 線性階的操作數量相對於輸入資料大小 ? 以線性級別增長。線性階通常出現在單層迴圈中： // === File: time_complexity.cs === /* 線性階 */ int Linear(int n) { int count = 0; for (int i = 0; i < n; i++) count++;

稱為漸近複雜度分析（asymptotic complexity analysis），簡稱複雜度分析。 複雜度分析能夠體現演算法執行所需的時間和空間資源與輸入資料大小之間的關係。它描述了隨著輸入資料 大小的增加，演算法執行所需時間和空間的增長趨勢。這個定義有些拗口，我們可以將其分為三個重點來理 解。 ‧“時間和空間資源”分別對應時間複雜度（time complexity）和空間複雜度（space complexity）。 無關，即不隨著 ? 的變化而變化。 在以下函式中，儘管操作數量 size 可能很大，但由於其與輸入資料大小 ? 無關，因此時間複雜度仍為 ?(1) ： // === File: time_complexity.dart === /* 常數階 */ int constant(int n) { int count = 0; int size = 100000; for (var i = 0; } return count; } 2. 線性階 ?(?) 線性階的操作數量相對於輸入資料大小 ? 以線性級別增長。線性階通常出現在單層迴圈中： // === File: time_complexity.dart === /* 線性階 */ int linear(int n) { int count = 0; for (var i = 0; i < n; i++) { count++;

稱為漸近複雜度分析（asymptotic complexity analysis），簡稱複雜度分析。 複雜度分析能夠體現演算法執行所需的時間和空間資源與輸入資料大小之間的關係。它描述了隨著輸入資料 大小的增加，演算法執行所需時間和空間的增長趨勢。這個定義有些拗口，我們可以將其分為三個重點來理 解。 ‧“時間和空間資源”分別對應時間複雜度（time complexity）和空間複雜度（space complexity）。 無關，即不隨著 ? 的變化而變化。 在以下函式中，儘管操作數量 size 可能很大，但由於其與輸入資料大小 ? 無關，因此時間複雜度仍為 ?(1) ： // === File: time_complexity.go === /* 常數階 */ func constant(n int) int { count := 0 size := 100000 for i := 0; i < size; } return count } 2. 線性階 ?(?) 線性階的操作數量相對於輸入資料大小 ? 以線性級別增長。線性階通常出現在單層迴圈中： // === File: time_complexity.go === /* 線性階 */ func linear(n int) int { count := 0 for i := 0; i < n; i++ { count++ 第 2

稱為漸近複雜度分析（asymptotic complexity analysis），簡稱複雜度分析。 複雜度分析能夠體現演算法執行所需的時間和空間資源與輸入資料大小之間的關係。它描述了隨著輸入資料 大小的增加，演算法執行所需時間和空間的增長趨勢。這個定義有些拗口，我們可以將其分為三個重點來理 解。 ‧“時間和空間資源”分別對應時間複雜度（time complexity）和空間複雜度（space complexity）。 無關，即不隨著 ? 的變化而變化。 在以下函式中，儘管操作數量 size 可能很大，但由於其與輸入資料大小 ? 無關，因此時間複雜度仍為 ?(1) ： // === File: time_complexity.kt === /* 常數階 */ fun constant(n: Int): Int { var count = 0 val size = 100000 for (i in 0. count++ return count } 2. 線性階 ?(?) 線性階的操作數量相對於輸入資料大小 ? 以線性級別增長。線性階通常出現在單層迴圈中： // === File: time_complexity.kt === /* 線性階 */ fun linear(n: Int): Int { var count = 0 for (i in 0..

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稱為漸近複雜度分析（asymptotic complexity analysis），簡稱複雜度分析。 複雜度分析能夠體現演算法執行所需的時間和空間資源與輸入資料大小之間的關係。它描述了隨著輸入資料 大小的增加，演算法執行所需時間和空間的增長趨勢。這個定義有些拗口，我們可以將其分為三個重點來理 解。 ‧“時間和空間資源”分別對應時間複雜度（time complexity）和空間複雜度（space complexity）。 無關，即不隨著 ? 的變化而變化。 在以下函式中，儘管操作數量 size 可能很大，但由於其與輸入資料大小 ? 無關，因此時間複雜度仍為 ?(1) ： // === File: time_complexity.java === /* 常數階 */ int constant(int n) { int count = 0; int size = 100000; for (int i = 0; count++; return count; } 2. 線性階 ?(?) 線性階的操作數量相對於輸入資料大小 ? 以線性級別增長。線性階通常出現在單層迴圈中： // === File: time_complexity.java === /* 線性階 */ int linear(int n) { int count = 0; for (int i = 0; i < n; i++) count++;

稱為漸近複雜度分析（asymptotic complexity analysis），簡稱複雜度分析。 複雜度分析能夠體現演算法執行所需的時間和空間資源與輸入資料大小之間的關係。它描述了隨著輸入資料 大小的增加，演算法執行所需時間和空間的增長趨勢。這個定義有些拗口，我們可以將其分為三個重點來理 解。 ‧“時間和空間資源”分別對應時間複雜度（time complexity）和空間複雜度（space complexity）。 無關，即不隨著 ? 的變化而變化。 在以下函式中，儘管操作數量 size 可能很大，但由於其與輸入資料大小 ? 無關，因此時間複雜度仍為 ?(1) ： // === File: time_complexity.js === /* 常數階 */ function constant(n) { let count = 0; const size = 100000; for (let i = 0; count++; return count; } 2. 線性階 ?(?) 線性階的操作數量相對於輸入資料大小 ? 以線性級別增長。線性階通常出現在單層迴圈中： // === File: time_complexity.js === /* 線性階 */ function linear(n) { let count = 0; for (let i = 0; i < n; i++) count++;

稱為漸近複雜度分析（asymptotic complexity analysis），簡稱複雜度分析。 複雜度分析能夠體現演算法執行所需的時間和空間資源與輸入資料大小之間的關係。它描述了隨著輸入資料 大小的增加，演算法執行所需時間和空間的增長趨勢。這個定義有些拗口，我們可以將其分為三個重點來理 解。 ‧“時間和空間資源”分別對應時間複雜度（time complexity）和空間複雜度（space complexity）。 無關，即不隨著 ? 的變化而變化。 在以下函式中，儘管操作數量 size 可能很大，但由於其與輸入資料大小 ? 無關，因此時間複雜度仍為 ?(1) ： // === File: time_complexity.ts === /* 常數階 */ function constant(n: number): number { let count = 0; const size = 100000; count++; return count; } 2. 線性階 ?(?) 線性階的操作數量相對於輸入資料大小 ? 以線性級別增長。線性階通常出現在單層迴圈中： // === File: time_complexity.ts === /* 線性階 */ function linear(n: number): number { let count = 0; for (let i = 0; i < n;

稱為漸近複雜度分析（asymptotic complexity analysis），簡稱複雜度分析。 複雜度分析能夠體現演算法執行所需的時間和空間資源與輸入資料大小之間的關係。它描述了隨著輸入資料 大小的增加，演算法執行所需時間和空間的增長趨勢。這個定義有些拗口，我們可以將其分為三個重點來理 解。 ‧“時間和空間資源”分別對應時間複雜度（time complexity）和空間複雜度（space complexity）。 無關，即不隨著 ? 的變化而變化。 在以下函式中，儘管操作數量 size 可能很大，但由於其與輸入資料大小 ? 無關，因此時間複雜度仍為 ?(1) ： // === File: time_complexity.swift === /* 常數階 */ func constant(n: Int) -> Int { var count = 0 let size = 100_000 for _ } return count } 2. 線性階 ?(?) 線性階的操作數量相對於輸入資料大小 ? 以線性級別增長。線性階通常出現在單層迴圈中： // === File: time_complexity.swift === /* 線性階 */ func linear(n: Int) -> Int { var count = 0 for _ in 0 ..< n { count +=

稱為漸近複雜度分析（asymptotic complexity analysis），簡稱複雜度分析。 複雜度分析能夠體現演算法執行所需的時間和空間資源與輸入資料大小之間的關係。它描述了隨著輸入資料 大小的增加，演算法執行所需時間和空間的增長趨勢。這個定義有些拗口，我們可以將其分為三個重點來理 解。 ‧“時間和空間資源”分別對應時間複雜度（time complexity）和空間複雜度（space complexity）。 無關，即不隨著 ? 的變化而變化。 在以下函式中，儘管操作數量 size 可能很大，但由於其與輸入資料大小 ? 無關，因此時間複雜度仍為 ?(1) ： # === File: time_complexity.rb === ### 常數階 ### def constant(n) count = 0 size = 100000 (0...size).each { count += 1 } } count end 2. 線性階 ?(?) 線性階的操作數量相對於輸入資料大小 ? 以線性級別增長。線性階通常出現在單層迴圈中： # === File: time_complexity.rb === ### 線性階 ### def linear(n) count = 0 (0...n).each { count += 1 } count end 第 2 章 複雜度分析 www

稱為漸近複雜度分析（asymptotic complexity analysis），簡稱複雜度分析。 複雜度分析能夠體現演算法執行所需的時間和空間資源與輸入資料大小之間的關係。它描述了隨著輸入資料 大小的增加，演算法執行所需時間和空間的增長趨勢。這個定義有些拗口，我們可以將其分為三個重點來理 解。 ‧“時間和空間資源”分別對應時間複雜度（time complexity）和空間複雜度（space complexity）。 無關，即不隨著 ? 的變化而變化。 在以下函式中，儘管操作數量 size 可能很大，但由於其與輸入資料大小 ? 無關，因此時間複雜度仍為 ?(1) ： # === File: time_complexity.py === def constant(n: int) -> int: 第 2 章 複雜度分析 www.hello‑algo.com 33 """ 常數階""" count = 0 time_complexity.py === def linear(n: int) -> int: """ 線性階""" count = 0 for _ in range(n): count += 1 return count 走訪陣列和走訪鏈結串列等操作的時間複雜度均為 ?(?) ，其中 ? 為陣列或鏈結串列的長度： # === File: time_complexity.py ===