时间复杂度

本文深入讲解了算法的时间复杂度概念,包括O(1), O(n), O(n^2), O(n^3)和O(logn)等不同级别的复杂度,并通过PHP代码示例解释了它们在实际应用中的含义。

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     时间复杂度,与程序执行次数有关,用大O法表示。

    判断一个算法的效率,关注主项(最高项)的阶数,可忽略函数中的常数项与次要项

  • O(1)
  print_r('kk');//只执行一次

 

  • O(n)
for($i=0;$i<n;$i++){
    print_r('kk');//执行n次
}

 

  • O(n^2)
for($i=0;$i<n;$i++){
    for($j=0;$j<n;$j++){
        print_r("kk");//执行n*n次
    }
}
  • O(n^3)
for($i=0;$i<n;$i++){
    for($j=0;$j<n;$j++){
        for($k=0;$k<n;$k++){
            print_r("kk");//执行n*n*n次
        }
    }
}
  • O(logn)
for($i=2;$i<n;$i++){
    $i*=2;//假设执行k次,2^k<n,则k=logn。此部分的$i++部分为次要项
}

 

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