在解决算法题时,初学者首先想到的就是暴力求解。而事实上,暴力求解也是解决简单算法问题的一种常见方法。常见的在1s内,可处理的运算量约为10^7,算法复杂度对应数据的数量级如下表:
| 复杂度 | 数量级 |
| O(n!) | 10 |
| O(2^n) | 20 |
| O(n^3) | 500 |
| O(n^2) | 2500 |
| O(n * log n) | 10^6 |
| O(n) | 10^7 |
| O(n^1/2) | 10^14 |
| O( log n) | 10^20 |
本文探讨了不同算法复杂度下可处理的数据规模,对于理解算法效率和选择合适算法至关重要。文章列举了从O(n!)到O(logn)的算法复杂度与数据数量级的关系,帮助读者快速判断算法在实际应用中的可行性。
在解决算法题时,初学者首先想到的就是暴力求解。而事实上,暴力求解也是解决简单算法问题的一种常见方法。常见的在1s内,可处理的运算量约为10^7,算法复杂度对应数据的数量级如下表:
| 复杂度 | 数量级 |
| O(n!) | 10 |
| O(2^n) | 20 |
| O(n^3) | 500 |
| O(n^2) | 2500 |
| O(n * log n) | 10^6 |
| O(n) | 10^7 |
| O(n^1/2) | 10^14 |
| O( log n) | 10^20 |

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