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。 同时，对比了不同时间复杂度 …

O (N) : 随着输入规模的增加，运行时间线性增加。 O (Nlog (N))：??? O (N^2) ：随着输入规模的增加，运行时间次方增加。 具体 O (N^2) 会比 O (N) 慢多少，我想有很多其他的博文介绍过 …

算法的时间复杂度为 O(N log N)表示该算法的时间复杂度与输入规模 N 呈对数关系。 具体来说，如果输入规模增加 k 倍，该算法的运行时间将增加 log k 倍。

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。 比如，归并排序、快速排序的时间复杂度都 …

若算法的T(n) = O(log n)，则称其具有对数时间。计算机使用二进制的记数系统，对数常常以2为底（即log 2 n，有时写作lg n）。然而，由对数的换底公式，log a n和log b n只有一个常数因子 …

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 …

2010年2月22日 · Logarithmic running time (O(log n)) essentially means that the running time grows in proportion to the logarithm of the input size - as an example, if 10 items takes at most …

2024年12月24日 · 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。 O ( log ⁡ 2 n ) O (\log_2 n) O(log2 n) )，这归因于查找范围每次缩小一半的特性。 O ( 1 ) O (1) …

上图对应的是算法复杂度的图片，X轴对应的是n(问题规模)，Y轴对应的是执行的运行时间。 我们先从简单的复杂度解读O(1)从上面的图片我们可以看到O(1)的复杂度是恒定的，一点波澜都没 …

然后是 O(nlogn) ，这恐怕是常见算法复杂度里面相对最难理解的，就是这个log怎么来的。 前面那个n，代表执行了n次 log(n) 的操作，所以理解了log(n)，就理解了nlog(n)。