算法的时间量度记作 T(n)=O(f(n)),它表示算法中基本操作重复执行的次数是问题规模 n 的某个函数 f(n),也就是说随着问题规模 n 的增大,算法执行时间的增长率和 f(n) 的增长率相同。多数情况下,我们把最深层循环内的语句作为原操作来讨论算法的时间复杂度,因为它的执行次数和包含它的语句的频度相同。一般情况下,对一个问题只需选择一种基本操作来讨论算法的时间复杂度即可。有时也需要同时考虑多种基本操作。
在 Web 开发中,通常一个功能的执行时间或响应时间,不仅仅跟服务器的响应能力、处理能力有关,还涉及第三方工具的交互时间,如对数据库的链接时间和对数据进行存取的时间。因而在选定原操作是,需要综合考虑应用程序各方面的因素,以最大影响程序执行时间的操作为原操作,来衡量算法的时间复杂度。也就是说,需要程序员在编写代码的时候,对重要操作的执行时间能有基本的认识。
常见程序中的时间复杂度分析
我们先看一个例子,假设 Web 程序的开发语言是 PHP,后台采用 DB2 数据库,PHP 通过 PEAR::DB 数据抽象层来实现对数据库的访问。