2020年3月16日 · For example, searching for an element in a sorted list of length n is O(log(n)). Searching for the element in n different sorted lists, each of length n is O(n*log(n)).

2024年9月16日 · Logarithmic time complexity is denoted as O (log n). It is a measure of how the runtime of an algorithm scales as the input size increases. In this comprehensive tutorial. In …

2012年4月29日 · For the input of size n, an algorithm of O(n) will perform steps perportional to n, while another algorithm of O(log(n)) will perform steps roughly log(n). Clearly log(n) is smaller …

2014年9月18日 · Thus, binary search O (Log (N)) and Heapsort O (N Log (N)) are efficient algorithms, while linear search O (N) and Bubblesort O (N²) are not. The lower bound depends …

如果一段代码的时间复杂度是 O (logn)，我们循环执行 n 遍，时间复杂度就是 O (nlogn) 了。 而且，O (nlogn) 也是一种非常常见的算法时间复杂度。

2020年6月1日 · 本文深入探讨了算法的时间复杂度，从O (logn)到O (N^2)，并详细解析了对分查找、欧几里得算法、幂运算、选择排序、插入排序等常见算法。

2014年12月29日 · 闲来无事，随手放缩一下（对于足够大的 n）： \because (n/2)^ {n/2} \leq n! \leq n^n, \therefore n/4\log (n) = n/2\log (n^ {1/2}) \leq n/2\log (n/2) \leq \log (n!) \leq n\log (n)

2017年6月27日 · 算法分析O (n), O (nlogn)... 1. 定义. 大O符号（Big O notation） 是用于描述 函数 渐近行为 的 数学 符号。 更确切地说，它是用另一个（通常更简单的） 函数 来描述一个函数 …

I thought that $\log (n!)$ would be $\Omega (n \log n )$, but I read somewhere that $\log (n!) = O (n\log n)$. Why?

2024年12月24日 · 二分法案例 时间复杂度的定义：算法运行所需的时间，通常用输入规模 ( n ) 的函数表示。 时间复杂度：二分法的时间复杂度是 ( O ( log ⁡ 2 n ) O (\log_2 n) O(log2 n) )， …