1樓：佳佳豆豆排排坐
首先指出 時間複雜度的表示是大寫的 歐 而不是 零 ， 也就是說是o 不是0；
其次理解的話，可以簡單從字面層次理解為 運算該redis函式所需要的時間來表示該函式的複雜程度 。
具體理解的話 你可以看 restore 函式 restore key ttl serialized-value
****查詢給定鍵的複雜度為 o(1) *****
****對鍵進行反序列化的複雜度為 o(n*m) ，其中 n 是構成 key 的 redis 物件的數量，而 m 則是這些物件的平均大小。*****
下面是官方解釋：
有序集合(sorted set)的反序列化複雜度為 o(n*m*log(n)) ，因為有序集合每次插入的複雜度為 o(log(n)) 。
如果反序列化的物件是比較小的字串，那麼複雜度為 o(1) 。
具體理解參照 redis資料型別的資料結構不同儲存方式和原理。（以及預設的資料型別的長度和type和object encoding key的到的該鍵值的內部表示）。
希望能幫到你，再往深處說，我就是瞎掰了，上面是我自己理解的。
2樓：
1 是常數級 n是線性及 你就想象增長方式
c++中的時間複雜度o（1）與o（n）有什麼區別
3樓：杜xiao若
c++中的bai時間複雜度o（du1）與o（n）的主要區別在於：zhi
1、時間複雜度o（1）是常數階
dao，其基本
內操作重複執行的次數是一個固定的容常數，執行次數不存在變化；
2、而時間複雜度o（n）是線性階，其基本操作重複執行的次數是與模組n成線性相關的，其值會隨著模組n的變化而變化，當模組n的規模確定為定值後，其時間複雜度轉化為o（1）。
擴充套件資料1.時間複雜度的計算方法：
一般情況下，演算法中基本操作重複執行的次數是問題規模n的某個函式，用t(n)表示，若有某個輔助函式f(n)，使得t(n)/f(n)的極限值（當n趨近於無窮大時）為不等於零的常數，則稱f(n)是t(n)的同數量級函式。記作t(n)=o(f(n))，稱o(f(n)) 為演算法的漸進時間複雜度，簡稱時間複雜度。
4樓：匿名使用者
你理解錯了，bai
我舉個du例子：
你設計了一個字串zhi類：客
dao戶有時需要知道字串的專長度,
所以有兩種屬設計getlength（）函式的方法1。每次客戶詢問長度，你都用迴圈檢測串長，即for(i=0;str[i]!=0;++i)這樣效率低 時間複雜度o(n)
2 每次串內容改變時才算長度，算好後存起來，以後客戶需要知道字串的長度就直接把變數值返回這樣效率高 時間複雜度o(1)
5樓：匿名使用者
o(1)複雜度是與輸入資料copy
無關，baio(n)是與輸入資料成正比。
對於du程式zhia，for(int i=0;i<1000;i++)，當輸入任意的n時迴圈次數dao均為1000，複雜度為o(1)；
對於程式b，for(int i=0;i 資料結構問題！！複雜度0(n)的演算法在時間上總是優於複雜度0(2^n)的演算法怎麼理解？？ 6樓：吾乃老安安 沒有這個說法，演算法複雜度只是隨著量變化的一個趨勢，但，並不代表時間複雜度低的演算法一定能在時間上優於複雜度高的 一個演算法的時間複雜度是0(n!)當n較大時 該問題被認為是 7樓：匿名使用者 當n較大時，被認為是難解的，因為增長太快了 演算法的時間複雜度為0（n^2） 8樓：局光熙解念 以下是考研時常用的計算方法，實際上最簡單的方法採用多項式最大階的方法，如： f(n)=a1*n^m+a2*n^(m-1)+.an-1*n+an 的時間複雜度為:t(f(n))=o(n^m) 採用時間步法，找一個函式g(n),找一個自然數n0,使f(n)<=n0*g(n)，這樣就有t(f(n))=o(g(n)),簡稱為t(n)=o(g(n)) 因此:(1)f(n)=n+2log2n<=n+2n=3n=3*g(n)==>t(n)=o(n) (2)6n^2-12n+1<=6n^2-n^2(n>=12)=7n^2=7*g(n)==>t(n)=o(n^2) (3)n(n+1)(n+2)/6<=n(n+1)(n+2)=n(n^2+3^n+2)=n^3+3n^2+2n<=n^3+4n^2(n>=n0=2時)<=2n^3(n>=n0=4)=2*g(n)===>t(n)=o(n^3) (4)2^(n+1)+100n<=2*2^n+n*2^7<=3*2^n=3*g(n)==>t(n)=o(2^n) 9樓：道清逸森君 是指問題的規模是n，演算法執行的時間與n^2是同數量級的，也可說是成正比 10樓：符元綠童書 我親自搞過，兩步就行， 首先你要保證是一個版本的 這是前提 版本不一樣 談別的都是扯淡 如果版本一樣那麼這樣做： ①開啟網路上的芳鄰（點選滑鼠右鍵選「屬性」），再用滑鼠右鍵點選「本地連線」的「屬性」，「常規」中，先在「此連線使用下列專案」中選擇「internet 協議」再點「安裝」，然後在彈出的視窗中選擇「協議」，再選擇「nwlink ipx/spx/netbios……」，然後選擇「新增」，隨後「確定」就可以了。 【重要步驟】②開啟紅警遊戲，選項--網路--目標網路下填00.00.00.00 每臺電腦都要安上面的步驟做，保證你能聯機打紅警的 。哦對了 你說進不了遊戲 你有沒有換個地圖玩試一試 有些設計的地圖 是連不了機的 演算法時間複雜度的表示法o(n²)、o(n)、o(1)、o(nlogn)等是什麼意思？ 11樓：匿名使用者 o(n²)表示關於n的2階無窮小量。當n線性增長時，計算量按n²規律增大。 o(1)表示計算量不變。 其它類似 12樓：匿名使用者 演算法的時間複雜度是一個函式，它定量描述了該演算法的執行時間。這是一個關於代表演算法輸入值的字串的長度的函式。時間複雜度常用大o符號表述,隨著模組n的增大，演算法執行的時間的增長率和 f(n) 的增長率成正比，所以 f(n) 越小，演算法的時間複雜度越低，演算法的效率越高. 例：演算法： for(i=1; i<=n; ++i) }則有 t(n) = n 的平方+n的三次方，根據上面括號裡的同數量級，我們可以確定 n的三次方 為t（n）的同數量級 則有 f(n) = n的三次方，然後根據 t(n)/f(n) 求極限可得到常數c 則該演算法的時間複雜度：t(n) = o(n^3) 有 必定 的話不對。因為對一些特殊情況存在特例有高的時空複雜度或同時為低的時空複雜度。但對一般情況下給定儲存空間如給定65535k的記憶體但不限定時間時，就存在時間空間的負相關關係。對於既不限定時間，也不限定空間的程式，演算法的時間複雜度和空間複雜度可以同時很大，也可以同時很小。如t n o n 且... 時間複雜度與空間複雜度沒有必然聯絡。但是也有以空間換時間或時間換空間的，此時，它們就會有影響。像雜湊法，用更多的空間，但時間會小於o n 時間複雜度，就是計算程式執行的時間，空間複雜度，就是所佔的記憶體空間。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式的效率。演算法分析的... 原因是你沒看懂。找其他書參考下。網上說的肯定沒有書裡的具體全面。nothing replaces hard work.good luck 什麼是時間複雜度 空間複雜度？1 時間複雜度是指執行演算法所需要的計算工作量。時間複雜度是一個函式，它定性描述了該演算法的執行時間。這是一個關於代表演算法輸入值的...演算法的空間複雜度於時間複雜度的關係
時間複雜度與空間複雜度有什麼關係
演算法的時間複雜度和空間複雜度怎麼算啊？（我看書上的按人家的思路能看通，但是給我我不會算）