克魯斯卡爾算法的時間復(fù)雜度與什么有關(guān)？從算法中選定一種這對所研究的問題（或算法類型）來說是基本操作的原操作，以基本操作重復(fù)先執(zhí)行的次數(shù)另外算法時間復(fù)雜度的度量時間復(fù)雜度和比較次數(shù)有什么關(guān)系？時間復(fù)雜度

克魯斯卡爾算法的時間復(fù)雜度與什么有關(guān)？

從算法中選定一種這對所研究的問題（或算法類型）來說是基本操作的原操作，以基本操作重復(fù)先執(zhí)行的次數(shù)另外算法時間復(fù)雜度的度量

時間復(fù)雜度和比較次數(shù)有什么關(guān)系？

時間復(fù)雜度那是換算一個算法的時間消耗，因此排序算法的時間復(fù)雜度就是都很次數(shù)。

為什么要進(jìn)行時間復(fù)雜度分析？

是需要任何一個程序最重要是準(zhǔn)確性，即要確保全程序能正常運(yùn)行，利用預(yù)期后功能。

但，任何一個有價值的程序除了確保全能正常運(yùn)行，還得以保證最好不要短的運(yùn)行時間和最好不要少的運(yùn)行空間，使程序錯誤的高效安全執(zhí)行能得到預(yù)期效果。這就比較復(fù)雜時間復(fù)雜度分析和（空間緊張度分析什么），按照總結(jié)程序算法的時間復(fù)雜度是可以找到什么運(yùn)行時間盡量短的算法。

是對一些數(shù)據(jù)處理比較少的很簡單程序，差別算法使程序運(yùn)行時間有所不同，但由于數(shù)據(jù)處理量少，這種運(yùn)行時間的差別可以不遺漏掉。不過在實際應(yīng)用中，很多程序來講涉及也是非常大量的數(shù)據(jù)處理，這變會會造成實現(xiàn)程序同一個功能的程序，用完全不同算法，運(yùn)行時間差別比較大。有些算法很有可能如果能兩秒，有些算法卻要兩三天才能我得到結(jié)果。這時候，時間復(fù)雜度的分析就格外用處

計算機(jī)算法是由有限個步驟組成？

算法是一系列解決了問題的清晰指令，也就是說，能夠?qū)隙〞?guī)范的再輸入，在不足時間內(nèi)我得到所要求的輸出。算法老愛成分反復(fù)重復(fù)的步驟和一些比較或定義判斷。假如一個算法有缺陷，或不比較適合于某個問題，想執(zhí)行這個算法將絕對不會可以解決這個問題。相同的算法很有可能用差別的時間、空間或效率來能夠完成同樣的的任務(wù)。一個算法的優(yōu)劣這個可以用空間復(fù)雜度與時間復(fù)雜度來絕對標(biāo)準(zhǔn)。

算法的時間復(fù)雜度是指算法需要能量消耗的時間資源。一般來說，計算機(jī)算法是問題規(guī)模n的函數(shù)f(n)，算法負(fù)責(zé)執(zhí)行的時間的增長率與f(n)的增長率正具體，常稱漸進(jìn)式時間復(fù)雜度（Asymptotic Time Complexity）。時間復(fù)雜度用“O（數(shù)量級）”來來表示，稱做“階”。比較普遍的時間復(fù)雜度有：O（1）常數(shù)階；O（log2n）對數(shù)階；O（n）線性階；O（n2）平方階。

算法的空間奇怪度是指算法要耗掉的空間資源。其算出和可以表示方法與時間復(fù)雜度的的，一般都用奇怪度的漸近性來來表示。同時間復(fù)雜度比起，空間古怪度的分析要簡單點(diǎn)得多。

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