常用数据结构的时间复杂度

最新推荐文章于 2024-08-15 11:54:06 发布
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（数据结构）十分钟搞定时间复杂度（算法的时间复杂度）
Yuloran的专栏
11-02 1万+
我们假设计算机运行一行基础代码需要执行一次运算。 int aFunc(void) { printf("Hello, World!\n"); // 需要执行 1 次 return 0; // 需要执行 1 次 } 那么上面这个方法需要执行 2 次运算 int aFunc(int n) { for(int i ...
数据结构-时间复杂度
一只板栗的博客
09-25 2275
一、常数操作： 常见固定时间的操作 1、常见算术运算+、-、*、/、 2、位运算 >>、>>>、 << 、 | 、 & 、^等 3、赋值、比较、自增、自减 4、数组寻址（可以通过计算偏移量直接获取第N位置的内容） ​ 对比链表寻址（是没有办法直接计算得到第N位置的内容，所以它不是一个常数操作） 二、时间复杂度的概念 假设数据量为N的样本中，执行完整个流程，描述常数操作的数量关系。通常由O()表示，是一种渐进时间复杂度。 若存在函数 f（n），使得
数据结构～时间复杂度
weixin_33941350的博客
09-09 191
返回目录 常用数据结构的时间复杂度 程序的复杂度分为时间复杂度和空间复杂度,通过字面上可以看出它们的含义,下面我们主要来看一个集合的时间复杂度,这些集合基本包含了.net里的所有了,呵呵! Data Structure Add Find Delete GetByIndex Array (T[]) O(n) O(n) O(n) ...
【数据结构】时间复杂度
2301_79633555的博客
06-20 4668
时间复杂度的概念，大O渐进表示法，计算时间复杂度步骤，常见时间复杂度举例，最好，最坏和平均情况的时间复杂度，时间复杂度优劣对比
常用数据结构及复杂度
aijianxie8808的博客
06-29 1256
常用数据结构的时间复杂度 Data Structure Add Find Delete GetByIndex Array (T[]) O(n) O(n) O(n) O(1) L...
数据结构基本操作的复杂度汇总
vener_的博客
11-30 3074
1.顺序表 插入操作时间复杂度 最好O(1)，最坏O(n)，平均O(n) 移动结点的平均次数n/2 删除操作时间复杂度 最好O(1)，最坏O(n)，平均O(n) 移动结点的平均次数(n-1)/2 按值查找时间复杂度 最好O(1)，最坏O(n)，平均O(n) 移动结点的平均次数(n+1)/2 2.单链表 头插法O(n) 尾插法O(n) 按序查找O(n) 按值查找O(n) 插入 删除 其中插入和删除操作，指定结点O(1),需要从头查找则花费主要用于查找O(n) 3.二叉树 二叉树的
数据结构时间复杂度和空间复杂度.pdf
04-24
### 数据结构中的时间复杂度与空间复杂度 #### 引言 数据结构和算法是编程领域的核心组成部分。数据结构指的是组织、管理和存储数据的方式，而算法则是解决特定问题的一系列步骤。两者之间的关系紧密，相互依赖。...
速查表：常用算法和时间复杂度，算法数据结构
04-07
了解不同数据结构的时间复杂度和空间复杂度对于优化代码性能至关重要。 首先，我们来看看常见的搜索算法。在给定的数据中提到了几种数据结构和对应的时间复杂度： 1. **排序数组**：对于已排序的数组，可以使用二...
php 常用算法和时间复杂度
10-27
快速排序是一种常用的O(nlog2n)时间复杂度的排序算法，它通过分治法，将待排序数组分成两个子数组，分别进行排序。快速排序的效率非常高，尤其在数据量大的情况下，能显著地减少排序所需时间。 插入排序、选择排序...
数据结构时间复杂度
04-16
数据结构时间复杂度
小白的分享（一）常用数据结构的时间复杂度分析
a519700421的博客
12-28 909
： 数组 查询 数组查询快，给定index直接可以查询数据，所以时间复杂度是O（1）。 给定值需要查找数据，所以时间复杂度是O（n）。 增加删除 因为无论是添加还是删除，后面的元素都需要向前补位调整或者向后移位。所以时间复杂度是O（n），而操作最后一个元素的时间复杂度是O（1）。 链表 1. 查询 因为我根本不知道值对应的元素在哪里，所以我必须去遍历寻找值对应的元素，所以无论是单链表还是双链表，所以查询和更改时间复杂度都是O(n)。 2. 增加删除 对于链表来说，增加和删除的关键点就是是否知道前驱
数据结构——时间复杂度和空间复杂度
HZzzzzLu的博客
08-15 2479
带你了解时间复杂度和空间复杂度
常用的数据结构_几种常用数据结构的时间复杂度
weixin_39593519的博客
12-03 1520
前言数据结构应该是和日常的业务代码密切不可分的,每个人都应该接触过,但是真正去了解或研究的人很少,今天就给大家介绍和对比一下常用数据结构.时间复杂度对比Data StructureAddFindDeleteGetByIndexArray (T[])O(n)O(n)O(n)O(1)Linked list (LinkedList)O(1)O(n)O(n)O(n)Resizable...
数据结构：常见算法的时间复杂度汇总
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qq_44495605的博客
11-02 1万+
插入时间为O(1)，总时间复杂度为O(n)类似先序遍历O(n^2)无向图O(|V|+2|E|)，有向图O(|V|+|E|)O(|V|+|E|)注：普利姆算法不依赖E，适合求解边稠密图的最小生成树；克鲁斯卡尔适合边稀疏而顶点较多的图平均=（ASL成功+ASL不成功）/2。
散列表（哈希表）及其存储结构和特点详解
空杯
10-13 8107
顺序存储的结构类型需要一个一个地按顺序访问元素，当这个总量很大且我们所要访问的元素比较靠后时，性能就会很低。散列表是一种空间换时间的存储结构，是在算法中提升效率的一种比较常用的方式，但是所需空间太大也会让人头疼，所以通常需要在二者之间权衡。我们会在之后的具体算法章节中得到更多的领悟。 什么是散列表 让我们想一下，若在手机通信录中查找一个人，那我们应该不会从第 1 个人一直找下去，因为这样实在是...
数据结构时间复杂度怎么算
最新发布
03-08
### 计算数据结构时间复杂度的方法 为了理解并计算数据结构的时间复杂度，重要的是要认识到时间复杂度反映了算法执行基本操作的次数以及这些次数随输入规模变化的趋势。当提到某个算法具有 \( T(n^2) \) 的时间复杂度时，这意味着该算法的执行时间大致与 \( n^2 \) 成正比[^1]。 #### 基本概念解析 - **时间复杂度** 描述了算法运行时间和输入数据量之间的关系。 - **大O符号** 提供了一种方式来表达算法最坏情况下的性能上限，即随着输入规模的增长，算法所需的资源不会超过这个界限[^2]。 #### 时间复杂度计算的基本步骤 1. 找到算法中的基础运算单元，通常是循环内部的操作或是递归调用； 2. 分析每一步的基础运算是如何依赖于输入尺寸 \( n \); 3. 将所有可能发生的操作数量相加得到总的操作数； 4. 取最高阶项作为最终的结果，并忽略系数和其他低阶项； 例如，在分析一个简单的双重嵌套for-loop程序片段： ```python def example_function(array): sum = 0 for i in range(len(array)): # O(n) for j in range(i, len(array)): # O(n), but nested within the outer loop. sum += array[i]*array[j] # Basic operation counted here. return sum ``` 上述代码段中，外层`for`循环遍历整个数组一次，内层`for`循环同样如此，但由于其位于外部循环之内，因此整体表现为\( O(n*n)=O(n^{2}) \)。 #### 渐近记号的应用场景 在实际应用中，常用的大O表示法能够帮助开发者快速评估不同实现方案的好坏优劣。按照增长速度由慢至快排列如下：\[ O(1)<O(\log_2{n})<O(n)<O(n\log{n})<O(n^{2})<... \][^1] #### 实际案例研究 考虑二分查找算法，它每次迭代都将搜索范围减半直到找到目标值或确认不存在为止。由于每次都能减少一半的工作量，所以此过程可以用对数函数来衡量，具体来说就是 \( O(\log_{2}{n}) \)[^2]。
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