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常见的时间复杂度

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发表于 2021-3-18 23:01:34 | 显示全部楼层 |阅读模式
本帖最后由 逸帅 于 2021-3-18 22:59 编辑

常见的时间复杂度
1) 常数阶 O(1)
2) 对数阶 O(log2n)
3) 线性阶 O(n)
4) 线性对数阶 O(nlog2n)
5) 平方阶 O(n^2)
6) 立方阶 O(n^3)
7) k 次方阶 O(n^k)
8) 指数阶 O(2^n)
1、时间复杂度排序:
​        常见的算法时间复杂度由小到大依次为:Ο(1)<Ο(log2n)<Ο(n)<Ο(nlog2n)<Ο(n2)<Ο(n3)< Ο(nk) < Ο(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
2、介绍(1)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,那这个代码的时间复杂度就都是O(1)

代码在执行的时 候,它消耗的时候并不随着某个变量的增长而增长,那么无论这类代码有多长,即使有几万几十万行,都可以用O(1)来表示它的时间复杂度。
(2) 对数阶 O(log2n)

(3) 线性阶 O(n)

(4) 线性对数阶 O(nlogN)

(5) 平方阶 O(n2)

(6) 立方阶 O(n3)、K 次方阶 O(n^k)
​                三层n循环,K层N循环
3、平均时间复杂度和最坏时间复杂度

下次再被人问到你写的代码时间复杂度是多少,可一定要会哦~

https://www.52pojie.cn/thread-1395781-1-1.html


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