时间复杂度
(1)时间频度
一个算法执行所耗费的时间，从理论上是不能算出来的，必须上机运行测试才能知道。但我们不可能也没有必要对每个算法都上机测试，只需知道哪个算法花费的时间多，哪个算法花费的时间少就可以了。并且一个算法花费的时间与算法中语句的执行次数成正比例，哪个算法中语句执行次数多，它花费时间就多。一个算法中的语句执行次数称为语句频度或时间频度。记为T(n)。算法的时间复杂度是指执行算法所需要的计算工作量。
(2)时间复杂度
在刚才提到的时间频度中，n称为问题的规模，当n不断变化时，时间频度T(n)也会不断变化。但有时我们想知道它变化时呈现什么规律。为此，我们引入时间复杂度概念。
一般情况下，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，用T(n)表示，若有某个辅助函数f(n),使得当n趋近于无穷大时，T(n)/f(n)的极限值为不等于零的常数，则称f(n)是T(n)的同数量级函数。记作T(n)=O(f(n)),称O(f(n)) 为算法的渐进时间复杂度，简称时间复杂度。
在各种不同算法中，若算法中语句执行次数为一个常数，则时间复杂度为O(1),另外，在时间频度不相同时，时间复杂度有可能相同，如T(n)=n^2+3n+4与T(n)=4n^2+2n+1它们的频度不同，但时间复杂度相同，都为O(n^2)。
按数量级递增排列，常见的时间复杂度有：
常数阶O(1),对数阶O(log2n)(以2为底n的对数，下同),线性阶O(n),
线性对数阶O(nlog2n),平方阶O(n^2)，立方阶O(n^3),...，
k次方阶O(n^k),指数阶O(2^n)。随着问题规模n的不断增大，上述时间复杂度不断增大，算法的执行效率越低。
算法的时间性能分析
(1)算法耗费的时间和语句频度
一个算法所耗费的时间=算法中每条语句的执行时间之和
每条语句的执行时间=语句的执行次数(即频度(Frequency Count))×语句执行一次所需时间
算法转换为程序后，每条语句执行一次所需的时间取决于机器的指令性能、速度以及编译所产生的代码质量等难以确定的因素。
若要独立于机器的软、硬件系统来分析算法的时间耗费，则设每条语句执行一次所需的时间均是单位时间，一个算法的时间耗费就是该算法中所有语句的频度之和。
求两个n阶方阵的乘积 C=A×B,其算法如下:
# define n 100 // n 可根据需要定义,这里假定为100
void MatrixMultiply(int A[a]，int B [n][n]，int C[n][n])
{ //右边列为各语句的频度
int i ,j ,k;
(1) for(i=0; i
(2) for (j=0;j
(3) C[i][j]=0; n
(4) for (k=0; k
(5) C[i][j]=C[i][j]+A[i][k]*B[k][j];n
}
}
该算法中所有语句的频度之和(即算法的时间耗费)为：
T(n)=nn(n+1) (1.1)
分析：
语句(1)的循环控制变量i要增加到n，测试到i=n成立才会终止。故它的频度是n+1。但是它的循环体却只能执行n次。语句(2)作为语句(1)循环体内的语句应该执行n次，但语句(2)本身要执行n+1次，所以语句(2)的频度是n(n+1)。同理可得语句(3)，(4)和(5)的频度分别是n，nn(n+1)和n。
算法MatrixMultiply的时间耗费T(n)是矩阵阶数n3的函数。
(2)问题规模和算法的时间复杂度
算法求解问题的输入量称为问题的规模(Size),一般用一个整数表示。
矩阵乘积问题的规模是矩阵的阶数。
一个图论问题的规模则是图中的顶点数或边数。
一个算法的时间复杂度(Time Complexity, 也称时间复杂性)T(n)是该算法的时间耗费，是该算法所求解问题规模n的函数。当问题的规模n趋向无穷大时，时间复杂度T(n)的数量级(阶)称为算法的渐进时间复杂度。
算法MatrixMultidy的时间复杂度T(n)如(1.1)式所示，当n趋向无穷大时，显然有T(n)~O(n3);
这表明，当n充分大时，T(n)和n3之比是一个不等于零的常数。即T(n)和n3是同阶的，或者说T(n)和n3的数量级相同。记作T(n)=O(n3)是算法MatrixMultiply的渐近时间复杂度。
(3)渐进时间复杂度评价算法时间性能
主要用算法时间复杂度的数量级(即算法的渐近时间复杂度)评价一个算法的时间性能。
算法MatrixMultiply的时间复杂度一般为T(n)=O(n3)，f(n)=n3是该算法中语句(5)的频度。下面再举例说明如何求算法的时间复杂度。
交换i和j的内容。
Temp=i;
i=j;
j=temp;
以上三条单个语句的频度均为1，该程序段的执行时间是一个与问题规模n无关的常数。算法的时间复杂度为常数阶，记作T(n)=O(1)。
注意：如果算法的执行时间不随着问题规模n的增加而增长，即使算法中有上千条语句，其执行时间也不过是一个较大的常数。此类算法的时间复杂度是O(1)。
变量计数之一：
(1) x=0;y=0;
(2) for(k-1;k<=n;k++)
(3) x++;
(4) for(i=1;i<=n;i++)
(5) for(j=1;j<=n;j++)
(6) y++;
一般情况下，对步进循环语句只需考虑循环体中语句的执行次数，忽略该语句中步长加1、终值判别、控制转移等成分。因此，以上程序段中频度最大的语句是(6)，其频度为f(n)=n2，所以该程序段的时间复杂度为T(n)=O(n2)。
当有若干个循环语句时，算法的时间复杂度是由嵌套层数最多的循环语句中最内层语句的频度f(n)决定的。
变量计数之二：
(1) x=1;
(2) for(i=1;i<=n;i++)
(3) for(j=1;j<=i;j++)
(4) for(k=1;k<=j;k++)
(5) x++;
该程序段中频度最大的语句是(5)，内循环的执行次数虽然与问题规模n没有直接关系，但是却与外层循环的变量取值有关，而最外层循环的次数直接与n有关，因此可以从内层循环向外层分析语句(5)的执行次数：
则该程序段的时间复杂度为T(n)=O(n3/6+低次项)=O(n3)。
(4)算法的时间复杂度不仅仅依赖于问题的规模，还与输入实例的初始状态有关。
在数值A[0..n-1]中查找给定值K的算法大致如下：
(1)i=n-1;
(2)while(i>=0&&(A[i]!=k))
(3) i--;
(4)return i;
此算法中的语句(3)的频度不仅与问题规模n有关，还与输入实例中A的各元素取值及K的取值有关:
①若A中没有与K相等的元素，则语句(3)的频度f(n)=n;
②若A的最后一个元素等于K,则语句(3)的频度f(n)是常数0。
如何衡量一个时间算法的时间效率
一个算法执行所耗费的时间，从理论上是不能算出来的，必须上机运行测试才能知道。但我们不可能也没有必要对每个算法都上机测试，只需知道哪个算法花费的时间多，哪个算法花费的时间少就可以了。
并且一个算法花费的时间与算法中语句的执行次数成正比例，哪个算法中语句执行次数多，它花费时间就多。一个算法中的语句执行次数称为语句频度或时间频度。记为T(n)。算法的时间复杂度是指执行算法所需要的计算工作量。
时间效率，一定生产时间内，机器实际运转时间与理论运转时间之比，通常用百分率表示。与设备自动化程度、速度、卷装尺寸、工人操作熟练程度及看台数有关。
扩展资料：
点在空间中变化对点的描述称为被描述点相当于该点的时间【该点运动到某一位置时，被描述点都会有唯一的对应位置，称为此时被描述点的位置】。被描述点可以随时间变化位置不变，可知时间与被描述点的位置有函数关系。
空间使事物具有了变化性，即因为空间的存在，所以事物才可以发生变化。空间是没有能量的事物，即当事物能产生变化时，变化产生的能量已经和阻碍的能量相互抵消。
天文测时所依赖的是地球自转，而地球自转的不均匀性使得天文方法所得到的时间（世界时）精度只能达到10-9，无法满足二十世纪中叶社会经济各方面的需求。一种更为精确和稳定的时间标准应运而生，这就是“原子钟”。
世界各国都采用原子钟来产生和保持标准时间，这就是“时间基准”，然后，通过各种手段和媒介将时间信号送达用户，这些手段包括：短波、长波、电话网、互联网、卫星等。这一整个工序，就称为“授时系统”。
参考资料来源：百度百科——时间
算法的效率一般用什么来度量A时间复杂度B空间复杂度C执行的时间D占用的时间
C算法效率是指算法执行的时间，算法执行时间需通过依据该算法编制的程序在计算机上运行时所消耗的时间来度量。而度量一个程序的执行时间通常有两种方法*（一）事后统计的方法（二）事前分析估算的方法。
一个算法的运行时所消耗的时间是如何测出来的？
在忽略机器性能的基础上我们用算法时间复杂度来计算算法执行的时间
1.时间频度
一个算法执行所耗费的时间，从理论上是不能算出来的，必须上机运行测试才能知道。但我们不可能也没有必要对每个算法都上机测试，只需知道哪个算法花费的时间多，哪个算法花费的时间少就可以了。并且一个算法花费的时间与算法中语句的执行次数成正比例，哪个算法中语句执行次数多，它花费时间就多。一个算法中的语句执行次数称为语句频度或时间频度。记为T(n)。
2.计算方法
1. 一般情况下，算法的基本操作重复执行的次数是模块n的某一个函数f（n），因此，算法的时间复杂度记做：T（n）=O（f（n）） 分析：随着模块n的增大，算法执行的时间的增长率和f（n）的增长率成正比，所以f（n）越小，算法的时间复杂度越低，算法的效率越高。 2. 在计算时间复杂度的时候，先找出算法的基本操作，然后根据相应的各语句确定它的执行次数，再找出T（n）的同数量级（它的同数量级有以下：1，Log2n ，n ，nLog2n ，n的平方，n的三次方，2的n次方，n！），找出后，f（n）=该数量级，若T(n)/f(n)求极限可得到一常数c，则时间复杂度T（n）=O（f（n）） 例：算法： for（i=1i<=n++i） { for(j=1j<=n++j) { c[ i ][ j ]=0//该步骤属于基本操作 执行次数：n的平方 次 for(k=1k<=n++k) c[ i ][ j ]+=a[ i ][ k ]*b[ k ][ j ]//该步骤属于基本操作 执行次数：n的三次方 次 } } 则有 T（n）= n的平方+n的三次方，根据上面括号里的同数量级，我们可以确定 n的三次方 为T（n）的同数量级 则有f（n）= n的三次方，然后根据T（n）/f（n）求极限可得到常数c 则该算法的 时间复杂度：T（n）=O（n的三次方）
3.分类
按数量级递增排列，常见的时间复杂度有： 常数阶O(1),对数阶O(log2n),线性阶O(n), 线性对数阶O(nlog2n),平方阶O(n2)，立方阶O(n3),...， k次方阶O(nk), 指数阶O(2n) 。随着问题规模n的不断增大，上述时间复杂度不断增大，算法的执行效率越低。
