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829 B
829 B
复杂度的计算是算法中至关重要的一个知识点
时间复杂度
O(1) 无论输入的量级有多大，始终都保持相同计算量 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
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
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