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| f(n) | 阶 | 函数 |
|---|---|---|
| y=1 | O(1) | 常数函数 |
| y=logx | O(logn) | 对数函数 |
| y=x | O(n) | 线性函数 |
| y=xlogx | O(nlogn) | 线性对数函数 |
| y=x^2 | O(n^2) | 二次函数 |
| y=x^3 | O(n^3) | 三次函数 |
| y=2^x | O(2^n) | 指数函数 |
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目录 一、时间复杂度BigO 大O的渐进表示法： 例题一： 例题2： 例题3：冒泡排序的时间复杂度 例题4：二分查找的时间复杂度 书写对数的讲究： 例题5： 实例6： 利用时间复杂度解决编程题 编辑思路一： 思路二： 源码： 思路三： 回顾位操作符 二、空间复杂度详解 概念
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算法(Algorithm）是对 特定问题求解步骤 的一种描述，它是指令的有限序列，其中的每条指令表示一个或多个操作。 一个算法必须总在执行有穷步之后结束，且每一步都可在有穷时间内完成。 算法必须是有穷的，而程序可以是无穷的 算法中每条指令必须有确切的含义，对于
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目录 1、算法效率 1如何衡量一个算法的好坏 2算法的复杂度 2、时间复杂度 1时间复杂度的概念 2大O的渐进表示法 2时间复杂度计算例题 1、计算Func2的时间复杂度 2、计算Func3的时间复杂度 3、计算Func4的时间复杂度 4、计算strchr的时间复杂度 5、计算BubbleSort的时间复杂度 6、计算
目录 1、什么是数据结构？ 2、什么是算法？ 3、算法的复杂度 4、时间复杂度 (1) 时间复杂度的概念： (2) 大O的渐进表示法： 六个例题： (3) 时间复杂度对比： 三个例题： OJ题分析时间复杂度 5、空间复杂度 (1)常见复杂度对比 (2)OJ题分析空间复杂度 小结 数据结构 (D
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