算法的时间复杂度是取决于什么 克鲁斯卡尔算法的时间复杂度与什么有关？

克鲁斯卡尔算法的时间复杂度与什么有关？

从算法中选定一种这对所研究的问题（或算法类型）来说是基本操作的原操作，以基本操作重复先执行的次数另外算法时间复杂度的度量

时间复杂度和比较次数有什么关系？

时间复杂度那是换算一个算法的时间消耗，因此排序算法的时间复杂度就是都很次数。

为什么要进行时间复杂度分析？

是需要任何一个程序最重要是准确性，即要确保全程序能正常运行，利用预期后功能。

但，任何一个有价值的程序除了确保全能正常运行，还得以保证最好不要短的运行时间和最好不要少的运行空间，使程序错误的高效安全执行能得到预期效果。这就比较复杂时间复杂度分析和（空间紧张度分析什么），按照总结程序算法的时间复杂度是可以找到什么运行时间尽量短的算法。

是对一些数据处理比较少的很简单程序，差别算法使程序运行时间有所不同，但由于数据处理量少，这种运行时间的差别可以不遗漏掉。不过在实际应用中，很多程序来讲涉及也是非常大量的数据处理，这变会会造成实现程序同一个功能的程序，用完全不同算法，运行时间差别比较大。有些算法很有可能如果能两秒，有些算法却要两三天才能我得到结果。这时候，时间复杂度的分析就格外用处

计算机算法是由有限个步骤组成？

算法是一系列解决了问题的清晰指令，也就是说，能够对肯定会规范的再输入，在不足时间内我得到所要求的输出。算法老爱成分反复重复的步骤和一些比较或定义判断。假如一个算法有缺陷，或不比较适合于某个问题，想执行这个算法将绝对不会可以解决这个问题。相同的算法很有可能用差别的时间、空间或效率来能够完成同样的的任务。一个算法的优劣这个可以用空间复杂度与时间复杂度来绝对标准。

算法的时间复杂度是指算法需要能量消耗的时间资源。一般来说，计算机算法是问题规模n的函数f(n)，算法负责执行的时间的增长率与f(n)的增长率正具体，常称渐进式时间复杂度（Asymptotic Time Complexity）。时间复杂度用“O（数量级）”来来表示，称做“阶”。比较普遍的时间复杂度有：O（1）常数阶；O（log2n）对数阶；O（n）线性阶；O（n2）平方阶。

算法的空间奇怪度是指算法要耗掉的空间资源。其算出和可以表示方法与时间复杂度的的，一般都用奇怪度的渐近性来来表示。同时间复杂度比起，空间古怪度的分析要简单点得多。

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