3、算法复杂度全解析：从基础到应用

算法复杂度全解析：从基础到应用

1. 算法复杂度概述

在算法的世界里，算法的数量级是一个关键概念，它描述了算法的时间复杂度。时间复杂度指的是随着问题规模 (n) 增大，算法完成所需的最大步骤数。常见的算法复杂度在大 O 表示法中的分类，按效率从高到低排列如下：
1. 常数时间
2. 对数时间
3. 线性时间
4. 线性对数时间
5. 二次时间
6. 三次时间
7. 指数时间

复杂度类型	大 O 表示法
常数时间	(O(1))
对数时间	(O(\log n))
线性时间	(O(n))
线性对数时间	(O(n \log n))
二次时间	(O(n^2))
三次时间	(O(n^3))
指数时间	(O(c^n))

下面我们将详细探讨每种复杂度类型。 </