算法的复杂度取决于

Ⅰ 算法的时间复杂度取决于待处理数据的初态，为什么待处理数据的初态该怎么理解

确定的一种算法，对不同的数据集所消耗的时间是不同的，如果初始的数据有一定的特性或规律，可以减少操作的次数，消耗较少的时间。
以冒泡发排序为例，交数组中相邻两个数是基本操作。在极端状态下，如果初始的数据就是按从小到大的顺序排列好的，那么执行基本操作的次数为0，如果初始数据按从大到小的顺序排列，执行基本操作的次数就是n*(n-1)/2。
这样解释是你想问的吗

Ⅱ 算法的时间复杂度取决于

应该是算法随数据规模的增大所呈现的趋势
勉强选A，B吧

Ⅲ 算法的时间复杂度仅与问题的规模有关

算法的时间复杂度在大部分题库中的答案是选择与问题规模有关的那个选项，同时干扰项往往是计算机硬件性能，编译程序质量，程序设计语言等等。（直接回答）
其他版本的书中还提到与-待处理数据的初态有关，例如是否已经有序。（补充回答）
算法的时间复杂度，即效率，通常只与算法本身的性质有关，算法本身的性质又包括其涉及的问题规模，还有选择的何种算法策略。（个人经验）
算法的时间复杂度，即基本操作重复执行的次数，是问题规模n的某个函数f(n)，算法的时间量度记作T(n) = O(f(n));它表示随着问题规模n的增大，算法执行的时间的增长率和f(n)的增长率相同，称作渐近时间复杂度，也称时间复杂度。（严蔚敏老师书上的相关解释）

Ⅳ 算法的复杂度靠什么来度量急需解答

算法的高低体现在运行该算法所需要计算机资源的多少，当需要的资源越多，我们就说该算法的复杂性越高。

Ⅳ 算法时间复杂度是多少

算法的时间复杂度是一个函数，它定性描述该算法的运行时间。

这是一个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。使用这种方式时，时间复杂度可被称为是渐近的，亦即考察输入值大小趋近无穷时的情况。

算法的时间复杂度取决于什么

算法的时间复杂度取决于待处理数据的状态以及问题的规模。算法中的指令描述的是一个计算，当其运行时能从一个初始状态和（可能为空的）初始输入开始，经过一系列有限而清晰定义的状态，最终产生输出并停止于一个终态。一个状态到另一个状态的转移不一定是确定的。随机化算法在内的一些算法，包含了一些随机输入。

Ⅵ 算法的复杂度是以什么来度量的

以循环的次数来度量。算法复杂度是指算法在编写成可执行程序后，运行时所需要的资源，资源包括时间资源和内存资源。应用于数学和计算机导论。同一问题可用不同算法解决，而一个算法的质量优劣将影响到算法乃至程序的效率，算法分析的目的在于选择合适算法和改进算法，一个算法的评价主要从时间复杂度和空间复杂度。一个算法的复杂度是由其输入量决定的，随着输入的增加，不同算法的复杂度增长。

Ⅶ 算法的复杂度体现在哪里

算法的复杂度包括下面
1.算法的复杂度主要从时间复杂度和空间复杂度来考虑。时间复杂度是指执行算法所需要时间的计算工作量

Ⅷ 算法的时间复杂度取决于什么

算法的时间复杂度取决于问题的规模，待处理数据的初态。

一个语句的频度是指该语句在算法中被重复执行的次数。算法中所有语句的频度之和记为T(n)，它是该算法问题规模n的函数，时间复杂度主要分析T(n)的数量级。算法中基本运算（最深层循环内的语句）的频度与Tn)同数量级，因此通常采用算法中基本运算的频度fn)来分析算法的时间复杂度3。

算法的时间复杂度记为：T(n)= O(fn))式中，О 的含义是T(n)的数量级，其严格的数学定义是:若T(n)和fn)是定义在正整数集合上的两个函数，则存在正常数C和n，使得当n≥no时，都满足0≤T(n)≤Cfn)。

算法的时间复杂度不仅依赖于问题的规模n，也取决于待输入数据的性质（如输入数据元素的初始状态)。

Ⅸ 算法的复杂度包括哪两个部分

算法的复杂度包括算法的时间复杂度及空间复杂度。这两个复杂度可以互相影响的。比如，可以采用“用空间换时间”的方法用多消耗内存空间来降低程序运行时间，也可以用“时间换空间”的方法，多消耗程序运行时间来降低内存占用空间。