O（logn）

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最近在研究算法，书上一直说时间是O（logn），但是没有明确说logn的底是什么
算法中log级别的时间复杂度都是由于使用了分治思想,这个底数直接由分治的复杂度决定.你如果采用二分法,那么就会以2为底数,三分法就会以3为底数,其他亦然.不过无论底数是什么,log级别的渐进意义是一样的.也就是说该算法的时间复杂度的增长与处理数据多少的增长的关系是一样的.
斐波那契数列的O(logN)求法
optimjie的博客
04-15 2099
介绍求斐波那契数列时间复杂度为O(log⁡N)O(\log N)O(logN)的做法之前，我们先看一下快速幂。 快速幂 题目链接 快速幂是数论中非常基础的算法。 当我们要求abmodp,(1≤a,b,p≤109)a^b mod p, (1 \le a, b, p \le 10^9)abmodp,(1≤a,b,p≤109)时，如果是朴素做法，时间复杂度为O(N)O(N)O(N)显然会超时，而快速幂能...
算法复杂度详解（O(1)，O(n)，O（logn）等）
weixin_43611145的博客
10-13 1352
算法复杂度详解（O（1），O（n），O（logn）等） 观前提示： 本文所使用的IDEA版本为ultimate 2019.1，JDK版本为1.8.0_141。
算法复杂度中的O(logN)底数是多少
技术博客
12-26 5万+
问题： 最近有好几学生问我，无论是计算机算法概论、还是数据结构书中， 关于算法的时间复杂度很多都用包含O(logN)这样的描述，但是却没有明确说logN的底数究竟是多少。 解答： 算法中log级别的时间复杂度都是由于使用了分治思想,这个底数直接由分治的复杂度决定。 如果采用二分法,那么就会以2为底数,三分法就会以3为底数,其他亦然。 不过无论底数是什么,log级别的渐进意义
时间复杂度中的log（n）底数到底是多少？
热门推荐
Finit的成长空间
05-15 6万+
其实这里的底数对于研究程序运行效率不重要，写代码时要考虑的是数据规模n对程序运行效率的影响，常数部分则忽略，同样的，如果不同时间复杂度的倍数关系为常数，那也可以近似认为两者为同一量级的时间复杂度。 现在来看看为什么底数具体为多少不重要？ 读者只需要掌握（依稀记得）中学数学知识就够了。 假设有底数为2和3的两个对数函数，如上图。当X取N（数据规模）时，求所对应的时间复杂度得比值...
算法时间复杂度：O(logn)的底数是多少？
Java搜索工程技术栈
02-24 3559
大家好，我是老三，最近裸辞了，在面试。 前两天一个面试，只面了十分钟就结束了—— 事情是这样的： 面试官：你能说说HashMap的数据结构吗？ 老三：数组+链表+红黑树，阿巴阿巴…… 面试官：那你说说红黑树的查找复杂度是多少？ 老三：O(logn)。 面试官：那这个复杂度的底数是多少？ 老三：时间复杂度O(logn)有底数？ 面试官：没有吗？ 尬住…… 面试官：那你再说一下快速排序的时间复杂度？底数是多少？ 老三露出智（尴）慧（尬）的微笑…… 面试官：好了，我没什么要问的了，这
算法书上一直说时间是O（logn），底是多少，重要吗
zxf347085420的博客
02-21 526
算法分析中logN没有特殊说明应该是默认2为底，因为以2为底的log函数的相对增长率要大于其他底数情况（如底数为3,4,5……作为对时间复杂度的估计，底数为2的O(logN)可以看做是log函数型相对增长率的上界。从理论上，无论低是什么都无关紧要，因为不同底的logn之间只存在常数倍的关系，这与n无关，不会影响复杂度的大小。算法,书上一直说时间是O（logn）,但是没有明确说logn的底是什么,这样理解是否准确。
算法竞赛_ACM模板库_快速幂算法_素数判定_欧拉筛法_代码模板集合_用于编程竞赛训练和算法学习的高质量代码模板库包含非递归快速幂实现Ologn复杂度素数检测线性时间.zip
最新发布
05-05
快速幂算法主要应用于大数幂模运算，其时间复杂度通常为O(logn)，相较于直接进行幂运算的O(n)复杂度，它在处理大数时具有显著的优势。素数判定，顾名思义，是用来判断一个数是否为素数的算法，其时间复杂度的优化对...
时间复杂度为O（logN）的常用算法，算法数据结构
04-07
O(logN)的时间复杂度是一种高效的算法复杂度，意味着算法的运行时间与问题规模的对数成正比。这样的算法通常在处理大规模数据时表现出色，因为它们能够快速定位到所需的元素或解决问题。以下是三个具有O(logN)时间...
O(logN)sort.zip_logn的排序
09-14
标题“O(logN)sort.zip_logn的排序”暗示我们关注的是一种具有高效时间复杂度的排序算法，即O(logN)时间复杂度的排序方法。描述中的“重口味排序”可能是对这种高效算法的一种形象化说法，可能是因为它相对复杂或者...
算法时间复杂度中O(logN)的底数是多少
Leonc的博客
09-12 6163
算法中log级别的时间复杂度都是由于使用了分治思想,这个底数直接由分治的复杂度决定。如果采用二分法,那么就会以2为底数,三分法就会以3为底数,其他亦然。不过无论底数是什么,log级别的渐进意义是一样的。也就是说该算法的时间复杂度的增长与处理数据多少的增长的关系是一样的。我们先考虑O(logx(n))和O(logy(n))，x!=y，我们是在考虑n趋于无穷的情况。求当n趋于无穷大时logx(n)/lo
o(1), o(n), o(logn), o(nlogn)
Mars93的博客
07-15 4万+
在描述算法复杂度时,经常用到o(1), o(n), o(logn), o(nlogn)来表示对应算法的时间复杂度, 这里进行归纳一下它们代表的含义: 这是算法的时空复杂度的表示。不仅仅用于表示时间复杂度，也用于表示空间复杂度。 O后面的括号中有一个函数，指明某个算法的耗时/耗空间与数据增长量之间的关系。其中的n代表输入数据的量。 比如时间复杂度为O(n)，就代表数据
一文带你了解算法复杂度O(1),O(n),O(logn),O(nlogn)的含义
qianshanding0708的博客
11-21 2167
相信很多开发的同伴们在研究算法、排序的时候经常会碰到O(1)，O(n)，O(logn)，O(nlogn)这些复杂度，看到这里就会有个疑惑，这个O(N)到底代表什么呢？首先o(1), o(...
时间复杂度中的log（n）底数是多少？
专注自动化、性能测试、测试架构学习交流
03-13 1765
排序算法中有一个叫做“归并排序”或者“合并排序”的算法，它用到的就是分而治之的思想，而它的时间复杂度就是N*logN，此算法采用的是二分法，所以可以认为对应的对数函数底数为2，也有可能是三分法，底数为3，以此类推。其实这里的底数对于研究程序运行效率不重要，写代码时要考虑的是数据规模n对程序运行效率的影响，常数部分则忽略，同样的，如果不同时间复杂度的倍数关系为常数，那也可以近似认为两者为同一量级的时间复杂度。a,b取值是如何确定的呢？也就是说该算法的时间复杂度的增长与处理数据多少的增长的关系是一样的。
Java算法时间复杂度的表示：o(1)、o(n)、 o(logn)、o(nlogn)
Skf_0004010的博客
12-30 1819
Java算法时间复杂度的表示：o(1)、o(n)、 o(logn)、o(nlogn) 在描述算法复杂度时,经常用到O(1)、O(n)、O(logn)、O(nlogn)来表示对应算法的时间复杂度, 这里进行归纳一下它们代表的含义: O后面的括号中有一个函数，指明某个算法的耗时/耗空间与数据增长量之间的关系。其中的n代表输入数据的量。 O(n)：时间复杂度为O(n)，代表数据量增大几倍，耗时也增大几倍。比如常见的遍历算法。 再比如时间复杂度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
【转】算法中时间复杂度O(logN)的底数是多少
z1340954953
10-22 682
转载：https://blog.youkuaiyun.com/sunhuaqiang1/article/details/52231502 O在算法中表示数学上的无穷大，lnx/lny ,logz x /logz y (z表示底数)，在x和y 都是无穷大的时候,两个值的结果只是相差一个常数，所以表示算法复杂度O(logN)，考虑底数没有什么意义。...
算法复杂度O(1),O(n),O(logn),O(nlogn)意义|实现?
MIT计算认知研究院特聘研究员，DeepMind超对称量子拓扑项目组首席架构师。
12-30 743
线性对数时间复杂度常见于高效的排序算法，例如归并排序或快速排序。这类算法在每个元素上做以对数级别增长的工作。对数时间复杂度通常出现在那些每次迭代都能将问题规模减半的算法中，如二分查找。在常数时间内完成操作的算法不会因为输入规模的变化而改变执行时间。线性时间复杂度表示算法的执行时间与输入规模成正比增长。
时间复杂度
偶阵雨的博客
11-18 632
本篇从如下六点进行分析： 究竟什么是时间复杂度 什么是大O 不同数据规模的差异 复杂表达式的化简 O(logn)中的log是以什么为底？ 举一个例子 这可能是你见过对时间复杂度分析最通透的一篇文章。 究竟什么是时间复杂度 时间复杂度是一个函数，它定性描述该算法的运行时间。 我们在软件开发中，时间复杂度就是用来方便开发者估算出程序运行的答题时间。 那么该如何估计程序运行时间呢，通常会估算算法的操作单元数量来代表程序消耗的时间，这里默认CPU的每个单元运行消耗的时间都是相同的。 假设算法的问题规模为n，那么操作
时间复杂度ologn怎么算的
04-01
### 时间复杂度 O(log n) 的计算方法 时间复杂度 \( O(\log n) \) 表示算法的运行时间随输入规模 \( n \) 增大而按对数比例增长。这种类型的算法通常通过每次迭代减少问题规模的一部分来实现效率提升。 #### 对数...
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