算法复杂度的相关知识点

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影响算法效率的几个因素：
1.问题采用的策略，方案
2.编译产生的代码质量
3.问题输入规模
4.机器执行指令的速度

算法效率的度量方法：
1.事后统计方法
2.事前分析估算方法

算法时间复杂度的定义：
在进行算法分析时，语句总的执行次数T(n)是关于问题规模n的函数，
进而分析T(n)随n的变化情况并确定T(n)的数量级。算法的时间复杂
度，也就是算法的时间量度，记作T(n)=O(f(n))。它表示问题规模n
的增大，算法的执行时间的增长率和f(n)的增长率相同，称作算法的
渐进时间复杂度，简称时间复杂度。其中f(n)是问题规模n的某个函数。

算法空间复杂度的定义：
算法的空间复杂度通过计算算法所需的存储空间实现，算法的空间复
杂度的计算公式记作：S(n)=O(f(n)),其中n为问题的规模，f(n)为语
句关于n所占空间的函数。

通常，我们用"时间复杂度"来指运行时间的需求，是用"空间复杂度"
指空间需求。

线性阶：
一般含有非嵌套循环即线性阶，线性阶就是随着问题规模n的扩大，
对应计算次数呈直线增长。
*/
#include<stdio.h>

int main()
{
printf("Hello 数据库！！！");
return 0;
}