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　　算法復雜度

　　算法的復雜度包括時間復雜度和空間復雜度

　　1)時間復雜度

　　即實現該算法需要的計算工作量。算法的工作量用算法所執行的基本運算次數來計算

　　同一個問題規模下，如果算法執行所需要的基本次數取決于某一特定輸入時，可以用以下兩種方法來分析算法的工作量：

　　算法工作量=f(n)

　　(1)平均性態

　　用各種特定輸入下的基本運算次數的加權平均值來度量算法的工作量

　　設x是某個可能輸入中的某個特定輸入，p(x)是x出現的概率，t(x)是算法在輸入為x時所執行的基本運算次數，則算法的平均性態定義為：

　　Dn表示當規模為n時，算法執行時所有可能輸入的集合

　　(2)最壞情況復雜度

　　指在規模為n時，算法所執行的基本運算的最大次數。它定義為：

　　2)算法的空間復雜度

　　指要執行該算法所需要的內存空間。算法所占用的內存空間包括算法程序所占的空間、輸入的初始數據所占的存儲空間以及算法執行過程中所需要的額外空間，如執行過程中工作單元以及某種數據結構所需要的附加存儲空間等。

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