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) 。 …

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 this article, we will look in-depth into the Logarithmic Complexity.

2014年12月29日 · 存在时间复杂度为O(logn*logn)复杂度的算法吗？ 3 个回答 2021-05-16：时间复杂度必须是logN，如何求阶乘从右向左第一个不为零的数？

2021年8月18日 · O (logn)是有底数的！ 在进行算法分析时， 语句总的执行次数 T ( n ) 是关于问题规模 n 的 函 数 。 进 而 分 析 T ( n ) 随 n 的变化情况并确定 T ( n ) 的 数 量级。 算法的时间复杂度，也就是算法的时间量度， 记作： T ( n )= O (f (n))。 它表示随问题规模 n 的增大， 算法执行时间的增长率和f ( n ) 的增长率相同， 称作算法的渐近时间复杂度， 简称为时间复杂度。 其中 f ( n ) 是问题规模 n 的某个函数。 有点抽象对不对，直接上例子，我们来意会一下。 int count= 1; …

2012年10月26日 · You can write n^(log(n)) as (k^(logk(n)))^(log(n)) = k^(K*(log(n)^2)). Since (log(n))^2 < n for n large enough, then this means that n^(log(n)) will grow slower than k^n

2020年4月23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。

2017年6月27日 · 描述算法复杂度时,常用O(1), O(n), O(lognlognlogn), O(nlognnlognnlogn)表示对应算法的时间复杂度，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。

描述算法复杂度时,常用o (1), o (n), o (logn), o (nlogn)表示对应算法的 时间复杂度，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。 O后面的括号中有一个函数，指明某个算法的耗时/耗空间与数据增长量之间的关系。 其中的n代表输入数据的量。 比如时间复杂度为O (n)，就代表数据量增大几倍，耗时也增大几倍。 比如常见的遍历算法。 再比如时间复杂度O (n^2)，就代表数据量增大n倍时，耗时增大n的平方倍，这是比线性更高的时间复杂度 …

I am to show that log(n!) = Θ(n·log(n)). A hint was given that I should show the upper bound with n n and show the lower bound with (n/2) (n/2). This does not seem all that intuitive to me. Why would that be the case? I can definitely see how to convert n n to n·log(n) (i.e. log both sides of an equation), but that's kind of working backwards.

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 some amount of time x, and 100 items takes at most, say, 2x, and 10,000 items takes at most 4x, then it's looking like an O(log n) time complexity.