数据结构-复杂度

本文介绍了算法的时间复杂度和空间复杂度概念,并列举了常见算法的复杂度,如冒泡排序、二分查找等,帮助读者理解算法效率的评估方法。

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复杂度:不求甚解的衡量算法好坏的刻度尺
最好|平均|最坏优先看最坏,其次看平均
时间复杂度(重点)
空间复杂度
n:输入数据的规模
F(n):在n的数据规模的情况下,基本指令的个数
继续不求甚解,大O渐近表示法
1)保留最高次项
2)最高次项的系数化为1
一组对比:
n 1000 1000 000 10亿
O(n) 1000 1000 000 10亿
O(log(n) 1000 20 30
常见的时间复杂度:
O(1),O(log(n)),O(n),O(n*log(n)),O(n^2)
时间复杂度:
冒泡排序 O(n^2)
二分查找 O(log2)
String.indexOf O(n)
阶乘(递归) O(n)
斐波那契(递归) O(2^n)
空间复杂度:
冒泡排序 O(1)
阶乘(递归) O(n)
斐波那契(迭代) O(n)

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