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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 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
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
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