时间复杂度王道练习题

时间复杂度是衡量一个算法执行效率的指标，表示随着输入规模增大，算法执行时间的增长趋势。根据引用中的描述，最坏情况下，两个链表中的元素需要进行比较，所以时间复杂度为O(max(m, n))，其中m和n分别表示两个链表的长度。

关于时间复杂度的练习题，可以参考引用中提到的九度OJ网站上的机试题。这些题目从浅入深，从简到难地讲解了机试的相关考点，可以给你提供可靠的练习指导。

在编写迭代程序时，通常使用while循环或for循环。根据引用的描述，迭代循环可以等价互换，但为了计算时间复杂度，建议将while循环统一转换为for循环。

相关问题

时间复杂度和渐近时间复杂度

时间复杂度是衡量算法执行时间随输入规模增长而增长的度量。它描述了算法的运行时间与输入规模之间的关系。通常用大O符号表示，表示算法的最坏情况下的运行时间。

渐近时间复杂度是时间复杂度的一种表示方法，它描述了算法在输入规模趋于无穷大时的增长趋势。渐近时间复杂度通常用大O符号表示，表示算法的最坏情况下的运行时间的上界。

计算时间复杂度和渐近时间复杂度的方法如下：
1. 对于顺序执行的代码，将每行代码的时间复杂度相加即可。
2. 对于循环结构，需要考虑循环执行的次数，将循环体内代码的时间复杂度乘以循环执行的次数。
3. 对于递归结构，可以使用递归树或递归方程来计算时间复杂度。
4. 对于分支结构，取分支中时间复杂度最大的那个分支作为整体的时间复杂度。

以下是一个示例，演示了如何计算时间复杂度和渐近时间复杂度：

def sum_of_n(n):
    sum = 0
    for i in range(1, n+1):
        sum += i
    return sum

# 时间复杂度为O(n)，渐近时间复杂度也为O(n)

时间复杂度 计算复杂度

时间复杂度是用来描述算法运行时间的函数，通常使用大O符号表示。它不考虑低阶项和首项系数，只关注输入值大小趋近无穷时的情况。如果代码中全是常量，则时间复杂度为O(1)。当一个时间复杂度中有多个函数时，我们选择其中最高阶的算法作为时间复杂度。例如，如果一个算法的时间复杂度为O(n^2-n)，我们简化为O(n^2)。[1][2]

举例来说，对于二分查找算法(BinarySearch)，其时间复杂度为O(logn)，其中n是输入数组的长度。这是因为在每次迭代中，算法将搜索范围缩小一半，直到找到目标元素或搜索范围为空。因此，时间复杂度随着输入规模的增加而以对数的方式增长。[3]

另一个例子是阶乘递归算法(Factorial)，其时间复杂度为O(n)，其中n是输入的大小。这是因为在每次递归调用中，算法将问题规模减小1，直到达到基本情况。因此，时间复杂度随着输入规模的增加线性增长。[4]