数据结构与算法-常见时间复杂度

最新推荐文章于 2025-11-16 16:03:39 发布
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本文深入讲解了算法的时间复杂度和空间复杂度概念，探讨了常见的时间复杂度，并解析了对数(log)的基本性质及其在算法分析中的应用。通过本文，读者可以掌握如何评估算法效率，了解不同复杂度级别的算法在实际应用中的表现。

参考链接：

算法的时间复杂度和空间复杂度 - 简书
https://www.jianshu.com/p/88a1c8ed6254

常见时间复杂度

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时间复杂度曲线

在这里插入图片描述

关于log

在这里插入图片描述

》

如果a^b=c，则称b是以a为底c的对数，记作：b=loga©。
loga(a)=1,loga(a^x)=x（x是任意一个实数），在一般情形下，loga©需要查表或用计算器才能得到结果的近似值，如果你有常用对数表（以10为底）或自然对数表（以e为底），可以用换底公式分别用lg©/lg(a)或ln©/ln(a)来计算loga©的近似值，计算器也要用这两个式子来计算loga©的近似值。

》练习

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【数据结构】时间复杂度
qq_42814021的博客
02-23 1365
时间复杂度是一个函数，它定性描述该算法的运行时间。我们默认CPU的每个单元运行消耗的时间都是相同的，因此算法的运行时间可以用算法的操作单元数量来表示。假设算法的问题规模为n，其操作单元数量用函数f(n)来表示，那么随着n的增大，算法运行时间的增长率和f(n)的增长率相同，这称为算法的渐进时间复杂度，简称时间复杂度，记为O(f(n))。
数据结构时间复杂度
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09-13 389
算法： 算法是对特定问题求解步骤的一致描述。是指令的有限序列，其中一条指令代表一条或者多条操作。 时间复杂度： 一般情况下，算法中基本操作重复执行的次数是问题规模n的某个函数f(n)，算法的时间量度记作 ： T(n) = O(f(n))， 它表示随问题规模n增大，算法执行时间的增长率和f(n)的增长率相同，称做算法的渐进时间复杂度，简称时间复杂度。 时间复杂度有 常量阶 O(1) , 线性阶O(n) , 平方阶O(n的平方)， 对数阶O(log n ) , 指数阶O（2的n次方）等。 计算算法的时
【数据结构】常见时间复杂度以及空间复杂度
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yuuki233233的博客
11-16 1210
本文介绍了算法复杂度的时间复杂度和空间复杂度概念。时间复杂度衡量算法运行速度，使用大O表示法分析函数的最高阶项；空间复杂度衡量算法额外占用空间，主要关注运行时申请的额外空间。通过多个代码示例分析了常见复杂度类型（常数阶O(1)、线性阶O(n)、平方阶O(n²)、对数阶O(logn)等），并对比了递归函数的复杂度计算方法。强调在实际编程中更关注时间复杂度，而空间复杂度在嵌入式领域更受重视。文章提供了使用clock函数测量运行时间的方法，并通过冒泡排序和数组反转案例说明空间复杂度的实际应用。
数据结构 算法的时间复杂度
weixin_44170240的博客
11-03 1793
前言 首先来解决一个问题：算法是什么？ 算法是对特定问题求解步骤的一种描述，是指令的有限序列。 值得一提的是，只要是算法，一定具有以下五个特性： 有穷性：一个算法必须要在有限步后结束，且每步都在有限时间内完成； 确定性：一个算法只能有唯一的执行路径，对于相同输入只能得出相同的输出； 可行性：一个算法是可执行的； 输入 ：一个算法有零个或多个输入； 输出 ：一个算法有一个或多个输出。 （算法可以没有输入，但一定有输出。因为如果没有输出，算法再优秀也看不出结果，不能解决问题） 一、算法的频度 一条语句.
常用数据结构及复杂度
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06-29 1277
常用数据结构的时间复杂度 Data Structure Add Find Delete GetByIndex Array (T[]) O(n) O(n) O(n) O(1) L...
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插入时间为O(1)，总时间复杂度为O(n)类似先序遍历O(n^2)无向图O(|V|+2|E|)，有向图O(|V|+|E|)O(|V|+|E|)注：普利姆算法不依赖E，适合求解边稠密图的最小生成树；克鲁斯卡尔适合边稀疏而顶点较多的图平均=（ASL成功+ASL不成功）/2。
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这个压缩包文件"算法-数据结构和算法-1-算法的引入和算法时间复杂度.rar"主要探讨了这两个概念的入门知识，特别是关注算法的时间复杂度分析。 首先，我们需要理解什么是算法。算法是一系列明确的步骤或指令，用于...
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数据结构之时间复杂度
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一个算法执行所耗费的时间，从理论上说，是不能算出来的，只有你把你的程序放在机器上跑起来，才能知道。例4为二分查找，基本操作执行最好1次（就是第一个中间数），最坏O(logN)次，时间复杂度为 O(logN) ps：logN在算法分析中表示是底数为2，对数为N。例3基本操作执行最好N次（该数组本身就是有序的），最坏执行了N*(N-1)/2次（每相邻两个数之间都交换），通过推导大O阶方法+时间复杂度一般看最坏，时间复杂度为 O(N^2)。得到的结果就是大O阶。算法中的基本操作的执行次数，为算法的时间复杂度。
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一、算法和数据结构 算法是解决问题的基本思路，数据结构是对基本数据类型的封装，是数据间的相互关系。 1. 算法的五大特性 a. 输入: 算法具有0个或多个输入 b. 输出: 算法至少有1个或多个输出 c.有穷性: 算法在有限的步骤之后会自动结束而不会无限循环，并且每一个步骤可以在可接受的时间内完成 d. 确定性：算法中的每一步都有确定的含义，不会出现二义性 e. 可行性：算法的每一步都是可行的...
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时间复杂度和空间复杂度算法效率时间复杂度时间复杂度的概念空间复杂度 算法效率 算法效率分析分为两种：第一种是时间效率，第二种是空间效率。时间效率被称为时间复杂度，而空间效率被称作空间复杂度。 时间复杂度主要衡量的是一个算法的运行速度，而空间复杂度主要衡量一个算法所需要的额外间，在计算机发展的早期，计算机的存储容量很小。所以对空间复杂度很是在乎。但是经过计算机行业的迅速发展，计算机的存储容量已经达到了很高的程度。所以我们如今已经不需要再特别关注一个算法的空间复杂度。 时间复杂度 时间复杂度的概念 时间复杂度的
C语言版严蔚敏：数据结构与算法分析-时间复杂度详解与实例
算法分析在数据结构C语言版严蔚敏的PPT中是一个重要的主题，主要关注的是算法的渐近时间复杂度（Asymptotic Time Complexity）。算法的时间复杂度T(n)被定义为问题规模n的某个函数，如O(f(n))，用来衡量算法执行所需...
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