牢记算法的时间复杂度图

最新推荐文章于 2025-05-21 21:30:45 发布
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#算法

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二分查找  是 O(log n)
简单查找 是 O(n)
快速查找 是 O(n log n)
选择排序 是 O(n²)
算法时间复杂度（图）
05-21
所有算法时间复杂度对比、图表形式、函数关系
漫画：什么是时间复杂度？
优快云资讯
08-26 9716
时间复杂度的意义究竟什么是时间复杂度呢？让我们来想象一个场景：某一天，小灰和大黄同时加入了一个公司......一天过后，小灰和大黄各自交付了代码，两端代码实现的功能都差不...
深入浅出理解时间复杂度和空间复杂度
最新发布
AngelCryToo的专栏
05-21 963
算法执行所需要的时间与输入数据规模之间的关系，表示算法运行时间的增长趋势。
图解算法时间复杂度
M18612259745的博客
10-24 397
阅读原文http://bigocheatsheet.com/ 转载于:https://www.cnblogs.com/GardenKeeper/p/9844954.html
时间复杂度图
Running Snail
05-10 741
算法时间复杂度速查对比图（转载）
Arnold的博客
10-27 538
时间复杂度图形 算法时间复杂度速查表 时间复杂度速查表
数据结构-时间复杂度图
weixin_37607613的博客
10-12 456
Big-O Algorithm Complexity Cheat Sheet (Know Thy Complexities!) @ericdrowell
一图看懂算法时间复杂度
爱编程
08-15 425
@IT程序猿 微博网友评论：@Sherlock_Lolmes：O(n2)已经是能接受的极限了, 下面的可以去财务部结一下工资@慢热闷搔狂：当年上数据结构的时候经常懵逼的选...
算法时间复杂度对比图
10-23 859
Name Insert Access Search Delete Comments Array O(n) O(1) O(n) O(n) Insertion to the end isO(1).Details here. (Hash)Map O(1)* O(1)* O(1)...
时间复杂度
不生产代码_代码的搬运工的博客
08-27 1675
时间复杂度的意义 衡量代码的好坏包括两个非常重要的指标： 1.运行时间 2.占用空间 基本操作执行次数 关于代码的基本操作执行次数，我们用四个生活中的场景来做一下比喻： 场景1. 给小灰一条长10寸的面包，小灰每3天吃掉1寸，那么吃掉整个面包需要几天？ 答案自然是 3 X 10 = 30天。   如果面包的长度是 N 寸呢？ 此时吃掉整个面包，需要 3 X n = 3n 天。 ...
五分钟理解算法的时间复杂度
weixin_33869377的博客
04-30 422
前言 时间复杂度主要是为了反映函数的执行时间随着输入规模增长而变化的规律，在一定程度上可以体现程序的执行效率和算法的优劣。作为程序员，掌握基本的算法时间复杂度的计算是很有必要的。 时间复杂度介绍 理论上，执行一个算法消耗的时间，是无法精确计算的，即使上机测试，收到各种因素影响，得到的时间也可能有较大差别。对于程序员，我们只需关注哪个算法花费的时间多，哪个算法花费的时间少就可以了。 针对...
各数据结构算法时间复杂度图【笔记自用】
#姚大姚 的博客
11-14 1299
来自https://blog.youkuaiyun.com/huihuishou_su/article/details/87861317
数据结构时间复杂度
小布莱克的博客
01-09 2655
从数据结构的角度分析时间复杂度
数据结构_时间复杂度_1
qq_42642159的博客
05-26 724
一、复杂度分析 1.1 大 O 复杂度表示法 /** * 每行代码运行时间为：unit_time * * 总共花费时间：(2n+1)*unit_time * T(n) =(2n+1)*unit_time */ private static void addSum(int n) { int sum = 0; for (int i = 1; i <= n; ++i) { sum =.
数据结构，算法，时间复杂度
Liaiblog
02-28 601
什么是数据结构(data structure)： 中文维基百科【维基百科中文版网站】 在计算机科学中: 是计算机中存储、组织数据的方式。 数据结构意味着接口或封装：一个数据结构可被视为两个函数之间的接口，或者是由数据类型联合组成的存储内容的访问方法封装。 不同种类的数据结构适合不同种类的应用，部分数据结构甚至是为了解决特定问题而设计出来的。 正确的数据结构选择可以提高算法的效率（请参考算法效率）。在计算机程序设计的过程中，选择适当的数据结构是一项重要工作。许多大型系统的编写经验显示，程序设计的困难程度与最
各个排序算法的时间复杂度、稳定性、快排的原理以及图解
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05-30 1万+
一、整体介绍 常见的数据结构算法如下图所示： 常见数据结构算法的时间复杂度、空间复杂度、稳定性介绍如下图所示： 二、分部介绍： （1）直接插入排序： 从第一个元素开始，该元素可以认为已经被排序 取出下一个元素，在已经排序的元素序列中从后向前扫描 如果新元素小于已排序元素tmp<array[ j ]，将该元素移到下一位置array[ j+1]=array[ j ] 重复步骤3 j - -，直到找到已排序的元素小于或者等于新元素的位置 array[ j ]<=tmp.
数据结构与算法的时间空间复杂度
程序员小奎的博客
10-31 719
提到数据结构与算法就不得不提时间复杂度和空间复杂度，本人看大部分文章介绍都比较晦涩难懂，就想着用简单的代码示例快速让你理解数据结构与算法的时间空间复杂度。 首先，时间复杂度表示的是使用某个数据结构或者某种算法程序执行所耗费的时间，其次，空间复杂度是使用某个数据结构或者某种算法程序执行需要占用多少内存空间。通过时间复杂度和空间复杂度其实是衡量数据结构和算法执行效率好坏标准。 时间复杂度 常见的时间复杂度如下： ● O(1) 常数阶复杂度 ● O(log n) O(nlogn) 对数阶复杂度 ● O(n) 线
11.图论
许挂挂的博客
02-11 1116
1.基础知识 对于图来说比较重要的就是图的深度遍历和图的广度遍历，下面是这两种遍历的基本思想 1.深度遍历： 这里可以用深度搜索遍历的原因是，深度优先搜索使用的数据结构是栈。我们先将出度为 0 的节点放入，而出度为 0 的节点是比较高级的课程，基础的课程后入栈那么也就先出 S1：记录节点之间的映射关系 key：父节点；value：该父节点指向的相邻节点 比如：在课程中基础课程指向高级课程。有一个数据结构存储节点之间的关系，key ：课程 ； value ：该课程对应的高级课程 其中图中的「白色」「黄色」「绿
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