simon_it的博客

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)，就代表数据量增大几倍，耗时也增大几倍...

https://leetcode-cn.com/explore/interview/card/top-interview-questions-easy/1/array/21/ class Solution { public static int removeDuplicates(int[] nums) { int[] arr = new int[nums.length]; int ...