From fdb5e5e5e1ec31699a039e9d3f5a1157f445cb0b Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: YuJian920 Date: Sun, 8 May 2022 21:50:20 +0800 Subject: [PATCH] vault backup: 2022-05-08 21:50:20 --- .../时间和空间复杂度.md | 13 +++++++++++-- 1 file changed, 11 insertions(+), 2 deletions(-) diff --git a/数据结构与算法之美/时间和空间复杂度.md b/数据结构与算法之美/时间和空间复杂度.md index d06b0ba..472ea32 100644 --- a/数据结构与算法之美/时间和空间复杂度.md +++ b/数据结构与算法之美/时间和空间复杂度.md @@ -8,6 +8,15 @@ O(n^2) 计算量是输入量级的平方 O(logn) 计算量是数据量的对数 O(n * logn) 数据量 * 数据量的对数 -O(n) 常见于循环遍历的算法中，而O(n^2) 则会经常出现在嵌套循环的算法中 +O(n) 常见于循环遍历的算法中 +O(n^2) 则会经常出现在嵌套循环的算法中 +O(logn) 常见于二分的算法中 +O(n * logn) 常见于循环嵌套二分的算法中 -## 空间复杂度 \ No newline at end of file +## 空间复杂度 + +O(1) 无论输入的量级有多大，始终都保持相同空间量 +O(n) 计算量和输入的量级成正比，即输入量级越大计算量越大 +O(n^2) 计算量是输入量级的平方 +O(logn) 计算量是数据量的对数 +O(n * logn) 数据量 * 数据量的对数 \ No newline at end of file