时间复杂度不是单纯的耗时,而是指耗时与数据增长量之间的关系(一般可以套用耗时x数量增长量),我搜了下,竟然有“时间复杂度为O(1)就是耗时1秒,查找10000次时间复杂度O(n)就是耗时10000秒”这样扯淡的说法 一、时间复杂度O(1)理解: 常数阶O(1):无论代码执行了多少行,只要是没有循环等复杂结构,那这个代码的...
如果一段代码的时间复杂度是 O(logn)，我们循环执行 n 遍，时间复杂度就是 O(nlogn) 了。而且，O(nlogn) 也是一种非常常见的算法时间复杂度。比如，归并排序、快速排序的时间复杂度都是 O(nlogn)，所有排序算法最优的就是O(nlogn)。4）O(n)for (; i < n; ++i) {} 典型应用，单层for循环是O(n...
首先O(1), O(n), O(log n), O(n log n)是用来表示对应算法的时间复杂度,这是算法的时间复杂度的表示。不仅仅用于表示时间复杂度,也用于表示空间复杂度。 算法复杂度分为时间复杂度和空间复杂度。其作用: 时间复杂度是指执行这个算法所需要的计算工作量; 空间复杂度是指执行这个算法所需要的内存空间; 时...
如果一段代码的时间复杂度是 O(logn),我们循环执行 n 遍,时间复杂度就是 O(nlogn) 了。而且,O(nlogn) 也是一种非常常见的算法时间复杂度。比如,归并排序、快速排序的时间复杂度都是 O(nlogn),所有排序算法最优的就是O(nlogn)。 4)O(n) for (; i < n; ++i) { } 典型应用,单层for循环是O(n)...
大O 表示法:算法的时间复杂度通常用大 O 来表示,定义为T(n) = O(f(n)),其中 T 表示时间。 即:T(n) = O(3n+3) 这里有个重要的点就是时间复杂度关心的是数量级,其原则是: 省略常数,如果运行时间是常数量级,用常数 1 表示 保留最高阶的项 ...
O(1):常数级 最低复杂程度,使用时间或使用空间与输入数据大小没有关系,无论输入数据多大,使用时间或使用空间不变 哈希算法就是典型的常熟级算法 O(log n):对数级 使用时间或空间随着输入数据增大,复杂度增大为log n倍,log n倍是n为2的几次方的上标值 ...
递归的时间复杂度分析:可以假设n为一个合适的比较小的值,画递归树进行分析。 总结点数=斐波那契执行次数。eg:fib(5)总结点数等于前三层总结点数加上最底层2个节点数,fib(5)=23-1+2=9。 二叉树的层数(高度)是 n - 1,所以递归树总结点数等于高度-1层(也就是n-2层)所有节点数加上最底层2个节点。
因为有 Hash 冲突的存在,所以“Hash 表的时间复杂度为什么是 O(1)?”这句话并不严谨,极端情况下,如果所有 Key 的数组下标都冲突,那么 Hash 表就退化为一条链表,查询的时间复杂度是 O(N)。但是作为一个面试题,“Hash 表的时间复杂度为什么是 O(1)”是没有问题的。
每种时间复杂度有所不同,下面我们一起来详细了解这几种时间复杂度。 大O复杂度 O(1) O(1)表示常量时间复杂度,当给定大小为n的输入,无论n为何值,最后算法执行的时间是个常量。举个例子: int func(int n) { n++; return n*2; } 上面的程序中,无论输入n的值如何变化,程序执行时间始终是个常量。我们...