算法设计与分析课程的时间空间复杂度

算法设计与分析课程的时间空间复杂度：

总结

算法	时间复杂度	空间复杂度	说明
Hanoi	$ O(2^n) $	$ O(n) $	递归使用
会场安排问题	(O(nlogn))	(O(n))	贪心
哈夫曼树编码	(O(nlogn))	$$O(n)$$	贪心 $$O(n^2) $$（未采用特殊数据结构）
dijkstra	(O(n^2))	(O(n))	单源最短路径问题，贪心
Prim	(O(n^2))	(O(n))	最小生成树
Kruskal	$$O(eloge)$$	(O(e))	最小生成树
大整数乘法（四次）	(O(n^2))	(O(log_2n))	分治
大整数乘法（三次）	(O(n^{log_23}))	(O(log_2n))	分治
二分查找（递归）	(O(log_2n))	(O(log_2n))	分治
二分查找（非递归）	(O(log_2n))	(O(1))	分治
循环日程表	(O(n^2))	(O(log_2n))	分治
归并排序	$$O(nlog_2n)$$	(O(n))	分治
快速排序	$$O(nlog_2n)$$	(O(n))	分治
棋盘覆盖问题	$$O(4^k)$$	$$ O(k)$$	分治
Fibonacci（递归）	$$ O({1.628}^n) $$	(O(n))	动态规划
Fibonacci（非递归）	(O(n))	(O(n))	动态规划
最长公共子序列（非递归）	(O(mn)-O(n^2))	(O(mn)-O(n^2))	动态规划
最长公共子序列（递归）	(O(2^{min(m,n)}))	(O(min(m,n)))	动态规划
矩阵连乘（递归）	(O(2^n))	(O(n^2))	动态规划
矩阵连乘（DP）	(O(n^3))	(O(n^2))	动态规划
0-1背包（DP）	(O(nw)->O(n2^n))	(O(nw))	动态规划
0-1背包（贪心）	(O(nlog_2n))	(O(n))	贪心法
DFS	$$O(	V	+
BFS	$$O(	V	+
子集树递归回溯	(O(2^n))		搜索法
排列树递归回溯	(O(n!))		搜索法
满m叉树递归回溯	(O(m^n))		搜索法
n皇后满m叉树	(O(nm^n))	(O(n^n))	搜索法
n皇后排列树	(O(n^2(n-1)!))	(O(n!))	搜索法
0-1背包回溯法	(O(n2^n))	(O(2^n))	搜索法
最大团问题	(O(n2^n))	(O(2^n))	搜索法
旅行商问题TSP	(O(n!))	(O(n!))	搜索法
图的m着色GCP	(O(nm^n))	(O(m^n))	搜索法
队列式0-1背包	$$O(n2^n)$$	(O(2^n))	搜索法
优先队列0-1背包	(O(n2^n))	(O(2^n))	搜索法
队列式旅行商	(O(n!))	(O(n!))	搜索法
优先队列式旅行商	(O(n!))	(O(n!))	搜索法
布线问题 队列式	(O(nm))	(O(nm))	搜索法