常见的时间复杂度

最新推荐文章于 2025-06-04 16:44:23 发布
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分类专栏： 算法 文章标签： 算法
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版权

排名从好到差：k为常数

O(1)  

O(logN)  

O(N)  

O(N*logN)  

O(N^{^{2}})   O(N^{3})   …   O(N^{k}) 

O(2^{N})   O(3^{N})   …   O(k^{N})

O(N!)

Python 算法基础篇：大O符号表示法和常见时间复杂度分析
小蓝枣的博客
07-15 552
在分析和比较算法的性能时，时间复杂度是一项重要的指标。而大 O 符号表示法是用来描述算法时间复杂度的常见表示方法。本篇博客将为你介绍大 O 符号表示法的概念以及常见的时间复杂度分析，同时通过 Python 代码示例来演示它们的应用。
数据结构-时间复杂度大O排名
qq_37383968的博客
12-19 1347
O(1) < O(log2n) < O(2^(1/2)) < O(n) < O(nlog2n) < O(n^2) < O(n^3) < O(2^n) < O(n1)
常见的算法时间复杂度由小到大
qq_43465706的博客
09-14 4780
本文为转载自优快云博主「刘望舒」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/itachi85/article/details/54882603 算法的效率 虽然计算机能快速的完成运算处理，但实际上，它也需要根据输入数据的大小和算法效率来消耗一定的处理器资源。要想编写出能高效运行的程序，我们就需要考虑到算法的效率。 算法的效率主要由以下两个复杂度来评估： 时间复杂度：评估执行程序所需的时间。可以估算出程序对处理器的
常见时间复杂度
Sunhongyu51的博客
09-02 1164
文章部分参考： 优快云博主「不止思考」 原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/jsjwk/article/details/84315770 ———————————————— 时间复杂度 1.时间复杂度表示为：T(n) = O(n) 大O符号表示法 2.常见的时间复杂度量级有： 常数阶O(1) 对数阶O(logN) 线性阶O(n) 线性对数阶O...
算法：常见时间复杂度
Weiki的博客
07-28 940
算法：常见时间复杂度
时间复杂度解析 根据算法换算时间复杂度 常见时间复杂度及其之间的关系
皮皮周
12-04 1790
一、引入 先看一道题，如果 a+b+c=1000，且 a2+b2=c^2（a,b,c 为自然数），如何求出所有a、b、c可能的组合? 二、两种解答方式 算法是独立存在的一种解决问题的方法和思想。 第一种解答方式： import time start_time = time.time() for a in range(0, 1001): for b in range(0, 1001)...
常见时间复杂度及对应关系
xlengji的博客
08-28 4429
常见时间复杂度 执行次数函数举例 阶 非正式术语 12 O(1) 常数阶 2n+3 O(n) 线性阶 3n2+2n+1 O(n2) 平方阶 5log2n+20 O(logn) 对数阶 2n+3nlog2n+19 O(nlogn) nlogn阶 6n3+2n2+3n+4 O(n3) 立方阶 ...
时间复杂度
qq_45072555的博客
10-15 810
时间复杂度是算法执行所需时间的量度，通常用大 O 表示法表示。它描述了输入规模（n）增加时，算法执行时间增长的速度。每次划分需要 O(n) 的合并时间，而分割的深度是 O(log n)。这个算法的每个调用都生成两个新的调用，导致时间复杂度为 O(2^n)。每个元素都要与其他元素比较，导致时间复杂度为 O(n²)。每次操作都将问题规模减半，通常出现在分治算法中。无论输入规模如何，算法的执行时间都保持不变。每增加一个输入，算法的执行时间将成倍增加。通常出现在需要排列组合的算法中。通常出现在简单的嵌套循环中。
python 常见时间复杂度
xueli_lxl的博客
04-27 2113
所谓的时间复杂度就是基本运算数量的总和，在分析算法时，存在三种可能：1.最优时间复杂度：算法完成工作最少需要多少基本操作； 2.最坏时间复杂度：算法完成工作最多需要多少基本操作； 3.平均时间复杂度：算法完成工作平均需要多少基本操作； 我们主要关注的是最坏时间复杂度。 时间复杂度的几条基本计算规则： 基本操作 赋值，打印等此类操作，时间复杂度为O(1) 顺序结构 时间复杂度相加 ...
常见时间复杂度一览表
远行的博客
05-14 4248
常见函数的增长率： 排序算法的时间复杂性： 选择排序 O(n^2) O(n^2) O(n^2) 不稳定 数据结构时间复杂度和空间复杂度：
Python 算法 04最坏时间复杂度_常见时间复杂度与大小关系.mp4
02-09
Python 算法 04最坏时间复杂度_常见时间复杂度与大小关系.mp4
【MATLAB去噪算法】基于CEEMD联合小波阈值去噪算法(第三期)
yuchunyu12的博客
06-03 517
CEEMD联合小波阈值去噪算法相关文献。
leetcode hot100刷题日记——33.二叉树的层序遍历
weixin_54248223的博客
05-31 606
题目描述情况1：不确定行数和列数情况2：已知行数和列数情况3：已知行数但不知道列数情况4：已知列数但不知道行数。
Java面试八股--08-数据结构和算法篇
H2750380601的博客
06-03 862
本文介绍了常见算法与数据结构的基础知识，主要包括：1）时间复杂度和空间复杂度的定义与区别；2）数组和链表的特点及适用场景对比；3）树的四种遍历方式（先序、后序、中序、层序）；4）冒泡排序和快速排序的基本原理；5）二分查找的实现条件与流程。这些内容是理解算法性能、选择合适数据结构的基础，其中特别强调了时间复杂度并非执行时间，数组适合查询而链表适合频繁增删等关键概念，为后续算法学习提供了基础框架。
[C++入门]简化的艺术---对模版的初步探索
最新发布
ming_0128的博客
06-04 309
本文介绍了C++模板编程的两种核心机制：函数模板和类模板。
C++：参数传递方法（Parameter Passing Methods）
2402_88047672的博客
05-31 824
本文摘要： 文章系统介绍了函数参数传递的三种方式：1)值传递（Pass by Value），传递变量副本，安全但不影响原数据；2)地址传递（Pass by Address），通过指针修改原变量，高效但需注意空指针；3)引用传递（Pass by Reference），C++特有机制，语法简洁且高效。同时分析了数组作为函数参数的实现原理（退化为指针）及安全返回数组的方法（堆内存或静态数组）。此外，文章还简要说明了函数和结构体的定义及作用，强调其模块化和数据管理的优势。
基于有效集MPC控制算法的直线同步电机simulink建模与仿真,MPC使用S函数实现
熟悉MATLAB/fpga/RK3588/LABVIEW/protus/单片机/dsp/Multisim
06-04 189
摘要：本研究基于有效集算法和模型预测控制(MPC)策略，对直线同步电机(LSM)系统进行优化控制。通过建立系统空间状态方程，设计有效集MPC控制器，实现位置跟踪控制。研究内容包括系统参数设定（采样周期T=0.001s，位置目标值25）、控制律设计、稳定性分析及Lyapunov方程求解。仿真结果表明，该方法能有效处理约束优化问题，将电能转换为直线机械运动。完整工程文件包含Matlab实现代码，验证了所提控制策略的有效性。参考文献涉及终端凸集约束MPC和电力系统预测控制技术。
经典算法回顾之最小生成树
Reaearcher-Du
05-31 737
最小生成树是给定连通加权无向图GVEG = (V, E)GVE包含所有顶点：生成树覆盖了图中的所有顶点。边权之和最小：生成树中所有边的权重之和最小。无环性：生成树中不包含任何环路。形式化定义：假设TTT是EEE的一个子集，且VT(V, T)VT是一棵树，使得wTw(T)wT（即TTT中所有边的权重之和）最小，则TTT为 $ G $) 的最小生成树。
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