算法时间复杂度分析基础

摘要
      本文论述了在算法分析领域一个重要问题——时间复杂度分析的基础内容。本文将首先明确时间复杂度的意义，而后以形式化方式论述其在数学上的定义及相关推导。从而帮助大家从本质上认清这个概念。

前言
      通常，对于一个给定的算法，我们要做：
      设F(n)为算法A在最坏情况下F(n)，则如果F(n)属于Ο(g(n))，则说算法A的渐近时间复杂度上限为g(n)，且g(n)为F(n)的渐近上确界。
      设F(n)为算法A在最坏情况下F(n)，则如果F(n)属于Ω(g(n))，则说算法A的渐近时间复杂度下限为g(n)，且g(n)为F(n)的渐近下确界。
      这里一定要注意，由于我们是以F(n)最坏情况分析的，所以，我们可以100%保证在输入规模超过临界条件n0时，算法的运行时间一定不会高于渐近上确界，但是并不能100%保证算法运行时间不会低于渐近下确界，而只能100%保证算法的最坏运行时间不会低于渐近下确界。

总结
      算法时间复杂度分析是一个很重要的问题，任何一个程序员都应该熟练掌握其概念和基本方法，而且要善于从数学层面上探寻其本质，才能准确理解其内涵。在以上分析中，我们只讨论了“紧确界”，其实在实际中渐近确界还分为“紧确界”和“非紧确界”，有兴趣的朋友可以查阅相关资料。
      好了，本文就到这里了，希望本文内容能对各位有所帮助。