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 …

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 …

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 …

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 …

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 …

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 …

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} …

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 …

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 …