“exponential time(指数时间)”指算法的运行时间随输入规模 \(n\) 按指数级增长,常见表示为 \(O(2^n)\)、\(O(c^n)\)(\(c>1\))。这类算法在 \(n\) 稍大时就会变得非常慢,通常被认为在计算上“不够可行/难以处理”(intractable)。除算法复杂度外,也可泛指“耗时呈指数式上升”的过程。
/ˌekspəˈnenʃəl taɪm/
The naive solution takes exponential time.
这个朴素的解法需要指数时间。
Although the algorithm is correct, its exponential time complexity makes it impractical for large inputs, so we prefer a polynomial-time approximation.
虽然该算法是正确的,但它的指数时间复杂度使其在大规模输入下不现实,因此我们更倾向于选择多项式时间的近似算法。
exponential 来自“exponent(指数)”,与拉丁语 exponere(“展示、列出、提出”)相关,后来在数学中发展为“用指数表示的增长/变化”。exponential time 作为计算机科学术语,源于对算法运行时间随输入规模增长方式的分析,用来强调“增长速度像指数函数一样快”。