2020年4月23日 · 经常跟朋友讨论算法复杂度: “这个算法复杂度是O(n2)O(n^2)O(n2)，肯定爆掉了，这道题要用O(nlog⁡n)O(n\log{n})O(nlogn)的算法” 类似的讨论非常多。但当时没深究过这个O到底是如何定义出来的，一直以为它跟数学分析里的高阶无穷小之类的是否有关系。

2014年12月29日 · f(n)=n^logn时间复杂度是多少？ 1 个回答 为什么算法的时间复杂度经常出现O(logn)，且几乎作为唯一的超越函数(除多项式外)，如何直观理解? 13 个回答

2019年3月12日 · 我们知道，插入排序（Insertion Sort）算法的时间复杂度是 O(n2) O (n 2)，而合并排序（Merge Sort）算法的时间复杂度是 O(nlogn) O (n log n)，即当排序 n n 个对象时，插入排序算法需要用时大约 c1n2 c 1 n 2，而合并排序算法需要用时大约 c2nlogn c 2 n log n，其中 c1 c 1 和 c2 c 2 都是正常数且与 n n 无关，且往往 c1 <c2 c 1 <c 2。 稍微利用初等数学的知识，可以知道，对于任何 n>= 2 n>= 2，比较约 c1n2 c 1 n 2 和 c2nlogn c 2 n log n 即比较 c1n c 1 n 和 …

2017年8月13日 · 在描述算法复杂度时,经常用到o(1), o(n), o(logn), o(nlogn)来表示对应算法的时间复杂度, 这里进行归纳一下它们代表的含义: 这是算法的时空复杂度的表示。不仅仅用于表示时间复杂度，也用于表示空间复杂度。

典型应用二分查找n个数中找到指定值 ， 复杂度 O (logn)，一维有序矩阵的二分查找 O (logn)。 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是 O (nlogn)，所有排序算法最优的就是O (nlogn)。 典型应用，单层for循环是O (n)，二叉树遍历 O (n) ，二维有序矩阵的二分查找 O (n) ，深度优先遍历 (DFS)和广度优先遍历 (BFS)是O (n) 。 …

2022年10月25日 · 如果一段代码的时间复杂度是 O(log n)，我们循环执行 n 遍，时间复杂度就是 O(nlog n) 了。 而且， O(nlog n) 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是 O(nlog n) 。 再次运用换底公式，将两个分数简化。 常见的复杂度并不多，从低阶到高阶有：O (1)、O (logn)、O (n)、O (nlogn)、O (n2 )。 转自 数据结构 与算法之美. 文章浏览阅读1w次，点赞21次，收藏68次。 复杂度分析之O (logn)、O (nlogn)对数阶时间复杂度非 …

如果 a (a>0, a =1)的 b 次幂等于 N,即 ab = N,那么 b 叫做以 a 为底 N 的对数，记作 loga N = b,其中 a 叫做对数的底数， N 叫做真数. 若存在函数 f (n)，使得当 n 趋近于无穷大时，T (n)/ f (n)）的极限值为不等于零的常数，则称 f (n)是 T (n)的同数量级函数。 记作 T (n)= O (f (n))，称 O (f (n))为算法的渐进时间复杂度，简称时间复杂度。 简单理解就是一个算法或是一个程序在运行时，所消耗的时间（或者代码被执行的总次数）。 在下面的程序中： 复制代码. 上面的结果如果用函数来 …

由斯特林近似公式： n!=\sqrt{2\pi n} *(\frac{n}{e} )^{n}*(1+\Theta (\frac{1}{n} )) 得 h>=\frac{1}{2} log(2\pi)+\frac{1}{2}log(n)+nlog(n)-nlog(e)+log(1+\Theta (\frac{1}{n})) 其中， \Theta (\frac{1}{n} )\in \left[ e^{\frac{1}{12n+1} } \,,e^{\frac{1}{12n}} \right]

2014年9月18日 · Thus, O(n) or O(n*log(n)) are the best one can do. For other kinds of operations, like accessing a single element of a hash table or linked list, or searching in a sorted set, the algorithm needn't examine all of the input. In those settings, an …

从表中可以看到归并排序、快速排序、堆排序的平均 时间复杂度 是 O (nlogn) 。 我要总结的便是这三种 排序算法，它们都适合于数据量比较大的排序运算中。 一. 归并排序： 归并排序是建立在归并操作上的一种有效的排序算法。 该算法是采用分治法（Divide and Conquer）的一个非常典型的应用。 首先考虑下如何将将二个有序数列合并。 这个非常简单，只要从比较二个数列的第一个数开始，谁小就先取谁。 然后再进行比较，如果有数列比较完了，那直接将另一个数列的数据 …