常见函数的复杂度计算:
| 算法复杂度/拥有的时间 | 1s可以处理的规模 |
| lg(n) | 2^(100000000) |
|
n | 100000000 |
| n² | 10000 |
| n³ | 500 |
| 2^n | 27 |
|
复杂度\ n的规模-> | 100000000 |
| lg(n) | 27/(10^8) |
| n | 1s |
| n² | 100000000s |
| n³ | 10^16s |
| 2^n |


本文详细解析了常见函数的时间复杂度及其对算法效率的影响,包括对数、线性、平方、立方及指数级别的复杂度,并提供了不同复杂度下算法可处理的数据规模范围。
| 算法复杂度/拥有的时间 | 1s可以处理的规模 |
| lg(n) | 2^(100000000) |
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n | 100000000 |
| n² | 10000 |
| n³ | 500 |
| 2^n | 27 |
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复杂度\ n的规模-> | 100000000 |
| lg(n) | 27/(10^8) |
| n | 1s |
| n² | 100000000s |
| n³ | 10^16s |
| 2^n |


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