log3n =log32 * log2n，log32 是一个常量。 因此，在对数阶时间复杂度的表示方法里，我们忽略对数的“底”，统一表示为 O (logn)。 典型应用二分查找n个数中找到指定值 ， 复杂度 O (logn)， …

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 …

2020年7月31日 · 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。比如冒泡排序，就是典型的O(n^2)的算法，对n个数排序，需要扫描n×n次。 O(logn) 当 …

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 …

2022年8月12日 · 二分法搜索的时间复杂度为O(log2n)，因为它每次都将搜索范围减半。这种高效性使得它在处理大型有序数据集时非常有用，比如在字典树、二叉查找树或有序数组中查找元 …

2017年10月29日 · Log means log base 10. Ln means log base e. Simple answer: As @coderredoc explained this code snippet is O (log n). Base of logarithm is immaterial in …

二分查找就是O(logn)的算法，每找一次排除一半的可能，256个数据中查找只要找8次就可以找到目标。 O(nlogn)同理，就是n乘以logn，当数据增大256倍时，耗时增大256*8=2048倍。这个 …

一个只有一重循环的算法的执行时间与问题规模n的增长呈线性增大关系，记作O(n)，也称线性阶。 其余常用的算法时间复杂度还有平方阶O(n²)、 立方阶O(n³)、 对数阶O(log2n)、指数 …

2019年6月20日 · 二分查找就是 O(logn)的算法，每找一次排除一半的可能，256 个数据中查找只要找 8 次就可以找到目标。 O(nlogn) 这个复杂度高于线性低于平方。

对数阶O(log2n) int i = 1; while(i<n){ i = i * 2 ; } 说明：在while循环里面，每次都将 i 乘以 2，乘完之后，i 距离 n 就越来越近了。