O(n+m)的算法什么意思

一、O(n+m)的算法什么意思

算法渐进复杂度

指需要基本操作am+bn次.a,b为常数。

1、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)。

（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),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(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。

二、新版的GB1589为什么要重点推出中置轴轿运车？

中 置轴挂车 是 全挂车的 一 种形式 一 般 由 前部的 主 运 输车 和后方 的低底盘 中置 轴运 输挂车组成， 前后 车 通过挂 钩 装 置连接 。 这种 挂车 底盘 低，转弯 半 径小 ，运 输 效 率高 ，安 全性 强 。 长久集 团改装车系统 的 中置轴 轿运车已 经上市了

三、长久中置轴车辆运输车有哪些优势？

比其 他 车 企 ，长 久集团 的 中 置轴 车 辆 运输车 能 多 装一 台车。在 欧 美 ，基 本都 是中 置 轴车 辆运 输车在运 载 车辆 ，中 置轴车 辆 运 输车 更适 合车辆 的 运 输，在 同等长 度 、不超宽 的前 提下 ，有效解决了 轿运车的 超长问题， 比起传 统车辆运 输车可 靠性 强 。

四、挂车的优缺点是什么呀

优点肯定是拉货多了，缺点，车身长，价格高，准驾车证价格高

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