顺序查找与二分查找时间复杂度的比较

最新推荐文章于 2025-06-20 19:10:25 发布

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==========算法很美==========

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查找与排序

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本文通过计算顺序查找与二分查找在大数据集上的运行时间，直观展示了不同算法的时间复杂度对实际运行效率的影响。实验结果显示，尽管两者的时间复杂度分别为O(n)和O(log(n))，但在实际应用中，这种差距导致了运行时间从数十毫秒到几乎为零的巨大差异，强调了算法优化的重要性。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

注意要点：通过System.currentTimeMills();来获取当前时间，来计算该算法运行运算时间

顺序查找的时间复杂度为O(n)
二分查找的时间复杂度为O(log(n))

但两者的运行时间的结果却千差万别，可知当计算量很大的情况下算法优化的必要性。

import java.util.Arrays;

public class Main {
	public static int a[] = new int[10000*10000];
	
	public static void main(String[] args) {
		for(int i = 0; i < 10000* 10000; i ++) {
			a[i] = i + 1;
		}
		int target = 10000 * 10000;
//计算顺序查找所用时间
		long start = System.currentTimeMillis();
		find(target);
		long end = System.currentTimeMillis();
		System.out.println(end - start + "ms");
//计算二分查找所用时间	
	    start = System.currentTimeMillis();
		Arrays.binarySearch(a, target);
		end = System.currentTimeMillis();
		System.out.println(end - start + "ms");


	}

	private static void find(int target) {
		for(int i = 0; i < 10000 * 10000; i ++) {
			if(a[i] == target) {
				return;
			}
		}
	}

}

运行结果：

55ms
0ms