2020年7月31日 · 在while循环中，对于参数进行对数型增长，当达到某一个值时，跳出循环，例如：N=a^x,即a的x次方等于N，记. 文章浏览阅读1.2w次，点赞22次，收藏67次。 在学习数据结构的过程中，时间复杂度是我们最先接触到的概念，我们一般用时间复杂度判断算法的优劣，但是课本中并没有详细介绍各种代码时间复杂度的例子，因此，这里对常见的时间复杂度以及代码实例举一些例子，供大家参考。 一.常见的时间复杂度时间复杂度由小到大：1.常数阶O (1)2.对数阶O …

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)。 O (logn) 的算法复杂度，典型的比如二分查找。 设想一堆试卷，已经从高到底按照分数排列了，我们现在想找到有没有59分的试卷。 怎么办呢？ 先翻到中间，把试卷堆由中间分成上下两堆，看中间这份是大于还是小于59，如果大于，就留下上面那堆，别的丢掉，如果小于，就留下下面那堆，丢掉上面。 然后按照同样的方法，每次丢一半的试卷，直到丢无可丢为止。 假如有32份试卷，你丢一次， …

2019年6月22日 · 时间复杂度用T (n) = Ο (f (n))表示，常见的有O (1)、O (n)、O (n^2)、O (logn)、O (nlogn)等；空间复杂度以算法执行时所需辅助空间为分析依据。 还列举了不同复杂度对应的算法示例，并给出复杂度排序。 关于 时间复杂度，有一个公式：T (n) = Ο (f (n))。 为了便于比较同一问题的不同 算法，通常从算法中抽取一种或者多种有代表性的基本操作，再以这些基本操作重复执行的次数与问题规模的关系T (n) 作为算法的时间性量度。 如果T (n) 和 f (n) 是n 的函数，当n …

2014年8月14日 · 如果某个算法将问题分解成更小的子问题，独立地解决各个子问题，最后将结果综合起来，运行时间一般就是NlogN。 我们找不到一个更好的形容，就暂且将这样的算法运行时间叫做NlogN。 当N=1 000 000时，NlogN大约是20 000 000。 当N增长到原来的两倍，运行时间超过原来的两倍，但超过不是太多。 如果一个算法的运行时间是二次的（quadratic），那么它一般只能用于一些规模较小的问题。 这样的运行时间通常存在于需要处理每一对输入数据项的算 …

2022年5月12日 · 这篇博客通过细胞分裂的例子，深入浅出地解释了时间复杂度为log2n的概念，并提供了一个简单的代码示例。作者进一步探讨了如何基于log2n理解Nlog2n的时间复杂度，帮助读者更好地掌握这两种复杂度的区别和应用场景。

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 …

线性对数 阶O(nlog2n) 线性对数阶O(nlogN) 其实就是将时间复杂度为O(logn)的代码循环N遍的话，那么它的时间复杂度就是 n * O(logN)，也就是了O(nlogN) for(i = 1 ; i < n ; i++){ int j = 1; while(j<n){ j = j * 2 ; } }

若多项式乘法复杂度为 M(n)，总复杂度即 O(M(n)logn)。 我们现在来考虑这个问题带来了什么： 根据拉格朗日反演， [xn]F k(x) = nk[xn−k](F −1 (x)x)n，因此我们直接可以得到复合逆。 进一步，考虑多项式复合 G(F (x)) = ∑k≥0GkF k(x)，我们至少可以通过以上方法得到其 n 次项系数。 更惊人的是，事实上，若我们将这个问题写作：给定数列 ak，求数列. 则其转置问题即. 对于此问题，若记 H (x) = ∑j=0 bjxn−j，则只需求 [xn]1−yF (x)H (x)。 容易发现上述做法仍然成立。 因此， 人 …

所以该循环的 时间复杂度 为o (log2 (n))，简记为o (log n) ，忽略掉2的 底数。 方法： 1、首先，看外循环for（i=0；i<n；i++），按照i++的递加速度，直到这个循环退出，一共是n次。 2、再看内部循环，for（j=1；j<n;j*=2）,这个内部循环的累加速度是j=j*2，假设循环x次之后，这个循环退出，2^x>n===》x=log2 (n)。 3、如果把两个循环合在一起看，也就是一共循环了n个x次，也就是log2 (n)。 复杂度O (nlog2n)怎么计算的？ for (int j=1; j<=n; j*=2)这个循环最终执行的次数假设 …

2013年12月11日 · Big O doesn't deal with constant factors, and the difference between Log x (n) and Log y (n) is a constant factor. To put it a little differently, the base of the logarithm basically just modifies the slope of a line/curve on the graph. Big-O isn't concerned with the slope of the curve on the graph, only with the shape of the curve.