6.1.3 算法优化

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6.1.3 算法优化 MATLAB 性能优化：算法优化实践详解 1.3 算法优化 1.3.1 理解算法复杂度与瓶颈在深入算法优化之前，理解算法复杂度至关重要。算法复杂度描述了算法执行时间或所需资源（例如内存）随着输入数据规模增长而增长的速率。常见的复杂度包括： O(1)：常数时间复杂度，执行时间与输入规模无关。 O(log n)：对数时间复杂度，执行时间随输入规模的对数增长，效率较高。 O(n)：线性时间复杂度，执行时间与输入规模成正比。 O(n log n)：线性对数时间复杂度，常见于高效排序算法。 O(n 2 )：平方时间复杂度，执行时间随输入规模的平方增长，效率较低，尤其当 n 较大时。