时间复杂度:O(logN*N) O(N2) 空间复杂度:O(logN) O(1) 思路3:异或(不开辟新数组) //思路1 int missingNumber(int* nums, int numsSize) { int N = numsSize; int ret = N*(N+1)/2; for(int i = 0;i < numsSize;++i) { ret -= nums[i]; } return ret; } //思路3 int missin...
对于如下代码,与上文的线性增长不同,其i的增长是倍增的形式,也就是说i会随着运行次数的增加变大的趋势变更大,这样会比那些简单的用加法上涨的变量更快到达循环结构的边界,这样的代码时间复杂度一般为log级别,对于本样例,有O(logn+2)=O(logn),称之为对数阶时间复杂度 e)O(n*logn) 1 2 3 4 5 6 7 8 ...
📚 时间复杂度的定义:在计算机科学中,算法的时间复杂度是一个函数(这里的函数时数学里的函数,数学里面带有未知数的函数表达式),它定量描述了该算法的运行时间。一个算法执行所耗费的时间,从理论上来说其实是不能算出来的,只有你把你的程序放在机器上跑起来才能知道耗费了多少时间。但是把每个算法都跑一遍是非常不...
时间复杂度的定义:在计算机科学中,算法的时间复杂度是一个函数,它定量描述了该算法的运行时间。一个算法执行所耗费的时间,从理论上说,是不能算出来的,只有在电脑上跑起来之后才知道,而且根据电脑硬件配置的不同,同一个程序跑的效率可能是不一样的,所以时间复杂度不是计算一个程序跑的时间长短。而是一个算法所花...
都是对的哦~因为实际的需要，对数的值可以根据数量级改变，方便统计比较为主的。当然LG N和LOG2N数值时不等的，在你比较一类算法的复杂度的时候，取对数的底数必须一样才有可比性，所以只是方便比较用，都是正确的。
具有N个记录的序列进行归并排序的递归的深度就是具有n个结点的完全二叉树的深度,可以看出来整个排序归并排序需要进行log(N)次,因此,总的归并排序算法的时间复杂度为O(logN),而且这是归并排序算法最好、最坏、平均的时间复杂度。 由于归并排序在归并过程中需要与原始记录序列同样数量的存储空间存放归并结果以及递归时...
算法复杂度大小: O(1)<O(log2n)<O(n)<O(nog2n)<O(n2)<O(n3)<O(2n)<O(n!)<O(nn) 口诀==>常对幂指阶 算法的空间复杂度: 空间复杂度:空间开销与问题规模n之间的关系 放在内存后的程序代码不是我们看到的高级语言的代码,而是经过编译后形成的相应指令。放入内存后,CPU开始运行,先传入参数n和局部...
外层循环条件为k<=n,增量定义为k*=2,可知循环次数为2k<=n,即k<=log2n。所以内层循环的时间复杂度是O(n),外层循环的时间复杂度是O(log2n)。对于嵌套循环,根据乘法规则可知,该段程序的时间复杂度T(n)=T1(n)*T2(n)=O(n)*O(log2n)=O(nlog2n),选C。 知识模块:数据结构...
以2为底的对数 这个的作用在于：它能计算出值是2的几次幂！比如log2（1024）=10 这个在数据结构中是用来衡量时间渐进复杂度和空间渐进复杂度的，只是大概值就行。这些是用来大概衡量的，只需知道个数量级即可