演算法的復雜度取決於

Ⅰ 演算法的時間復雜度取決於待處理數據的初態，為什麼待處理數據的初態該怎麼理解

確定的一種演算法，對不同的數據集所消耗的時間是不同的，如果初始的數據有一定的特性或規律，可以減少操作的次數，消耗較少的時間。
以冒泡發排序為例，交數組中相鄰兩個數是基本操作。在極端狀態下，如果初始的數據就是按從小到大的順序排列好的，那麼執行基本操作的次數為0，如果初始數據按從大到小的順序排列，執行基本操作的次數就是n*(n-1)/2。
這樣解釋是你想問的嗎

Ⅱ 演算法的時間復雜度取決於

應該是演算法隨數據規模的增大所呈現的趨勢
勉強選A，B吧

Ⅲ 演算法的時間復雜度僅與問題的規模有關

演算法的時間復雜度在大部分題庫中的答案是選擇與問題規模有關的那個選項，同時干擾項往往是計算機硬體性能，編譯程序質量，程序設計語言等等。（直接回答）
其他版本的書中還提到與-待處理數據的初態有關，例如是否已經有序。（補充回答）
演算法的時間復雜度，即效率，通常只與演算法本身的性質有關，演算法本身的性質又包括其涉及的問題規模，還有選擇的何種演算法策略。（個人經驗）
演算法的時間復雜度，即基本操作重復執行的次數，是問題規模n的某個函數f(n)，演算法的時間量度記作T(n) = O(f(n));它表示隨著問題規模n的增大，演算法執行的時間的增長率和f(n)的增長率相同，稱作漸近時間復雜度，也稱時間復雜度。（嚴蔚敏老師書上的相關解釋）

Ⅳ 演算法的復雜度靠什麼來度量急需解答

演算法的高低體現在運行該演算法所需要計算機資源的多少，當需要的資源越多，我們就說該演算法的復雜性越高。

Ⅳ 演算法時間復雜度是多少

演算法的時間復雜度是一個函數，它定性描述該演算法的運行時間。

這是一個代表演算法輸入值的字元串的長度的函數。時間復雜度常用大O符號表述，不包括這個函數的低階項和首項系數。使用這種方式時，時間復雜度可被稱為是漸近的，亦即考察輸入值大小趨近無窮時的情況。

演算法的時間復雜度取決於什麼

演算法的時間復雜度取決於待處理數據的狀態以及問題的規模。演算法中的指令描述的是一個計算，當其運行時能從一個初始狀態和（可能為空的）初始輸入開始，經過一系列有限而清晰定義的狀態，最終產生輸出並停止於一個終態。一個狀態到另一個狀態的轉移不一定是確定的。隨機化演算法在內的一些演算法，包含了一些隨機輸入。

Ⅵ 演算法的復雜度是以什麼來度量的

以循環的次數來度量。演算法復雜度是指演算法在編寫成可執行程序後，運行時所需要的資源，資源包括時間資源和內存資源。應用於數學和計算機導論。同一問題可用不同演算法解決，而一個演算法的質量優劣將影響到演算法乃至程序的效率，演算法分析的目的在於選擇合適演算法和改進演算法，一個演算法的評價主要從時間復雜度和空間復雜度。一個演算法的復雜度是由其輸入量決定的，隨著輸入的增加，不同演算法的復雜度增長。

Ⅶ 演算法的復雜度體現在哪裡

演算法的復雜度包括下面
1.演算法的復雜度主要從時間復雜度和空間復雜度來考慮。時間復雜度是指執行演算法所需要時間的計算工作量

Ⅷ 演算法的時間復雜度取決於什麼

演算法的時間復雜度取決於問題的規模，待處理數據的初態。

一個語句的頻度是指該語句在演算法中被重復執行的次數。演算法中所有語句的頻度之和記為T(n)，它是該演算法問題規模n的函數，時間復雜度主要分析T(n)的數量級。演算法中基本運算（最深層循環內的語句）的頻度與Tn)同數量級，因此通常採用演算法中基本運算的頻度fn)來分析演算法的時間復雜度3。

演算法的時間復雜度記為：T(n)= O(fn))式中，О 的含義是T(n)的數量級，其嚴格的數學定義是:若T(n)和fn)是定義在正整數集合上的兩個函數，則存在正常數C和n，使得當n≥no時，都滿足0≤T(n)≤Cfn)。

演算法的時間復雜度不僅依賴於問題的規模n，也取決於待輸入數據的性質（如輸入數據元素的初始狀態)。

Ⅸ 演算法的復雜度包括哪兩個部分

演算法的復雜度包括演算法的時間復雜度及空間復雜度。這兩個復雜度可以互相影響的。比如，可以採用「用空間換時間」的方法用多消耗內存空間來降低程序運行時間，也可以用「時間換空間」的方法，多消耗程序運行時間來降低內存佔用空間。