时间复杂度表

最新推荐文章于 2021-07-22 15:31:08 发布
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博客围绕时间复杂度表展开，但具体内容缺失。时间复杂度在算法分析等信息技术领域至关重要，可衡量算法执行效率。


【数据结构】考点十九：时间复杂度与空间复杂度
超越的博客
04-22 1107
时间复杂度是一个函数，它定性描述该算法的运行时间。这个函数与算法输入值的字符串的长度有关，并不包括这个函数的低阶项和首项系数。时间复杂度常用大O符号表述，记作T(n)=O(f(n))。
排序算法复杂度对照表(含时间复杂度与空间复杂度)
最新发布
qq_43664407的博客
08-15 1031
下面给出的最优/平均/最差时间复杂度、额外空间复杂度，并在右侧给出简短说明（什么时候出现最优/最差或需要注意的地方）。所有复杂度以n为元素个数，k为键值范围，dL为关键字位数或字符串平均长度，M为内存缓冲能容纳的元素数，B为块大小（外存I/O 单位）。表格给出的是常见/典型实现的复杂度。备注：某些算法复杂度依赖实现细节（例如 Shell 的 gap 序列、Radix 的基数选择、外部排序的内存/磁盘参数等），表中注明“依赖”或给出常见情形。
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
常见时间复杂度一览表
远行的博客
05-14 4270
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：
时间复杂度对照表
m0_46610408的博客
03-20 576
算法时间复杂度表
qq_44759750的博客
12-12 300
C++代码中的操作次数控制在10的7次方左右最好。
科学知识：时间复杂度计算方法
10-24
时间复杂度是衡量算法效率的重要指标，它描述了算法运行时间与输入数据大小n之间的关系。在计算机科学中，通过时间复杂度可以预测算法在不同规模问题上所需的时间量，这有助于比较不同算法的效率并选择最合适的解法...
数组和链表的时间复杂度 (1) 数组和链表.pdf
04-18
数组和链表的时间复杂度 在计算机科学中，时间复杂度是衡量算法性能的重要指标之一。不同的数据结构在各种操作下的时间复杂度也各不相同。以数组和链表为例，我们可以看到它们在插入、删除、随机访问等操作中的时间...
精选资源
第二章 算法时间复杂度
01-20
《算法时间复杂度》 在计算机科学中，算法时间复杂度是衡量算法执行效率的重要指标。主定理是计算算法时间复杂度的关键工具，主要涉及的是递归问题的解决。在主定理中，计算公式 n_log_b_a 的作用是确定算法运行的...
算法复杂度速查表
11-28
程序员应该掌握的算法复杂度速查表 这个总结非常方便 不仅形象地把各个算法对比开来 也特别利于面试前的复习。
值得收藏的时间复杂度速查表：数据结构操作、排序算法、图操作、堆操作
热门推荐
寒泉
08-03 6万+
时间复杂度速查表 这篇文章覆盖了计算机科学里面常见算法的时间和空间的大 OBig-O 复杂度。 在参加面试前，我们经常需要花费很多时间从互联网上查找各种搜索和排序算法的优劣，了节省大家的时间，我收集了这个，希望你喜欢！ 大 O 复杂度图表 图例 数据结构操作 排序算法 图操作 堆操作 ...
时间复杂度表（做题必备）
hjc的博客
07-22 761
时间复杂度相信大家多少都知道，但是怎么使用是不是就犯难了？做题经常TLE，根本不会在做题前去分析会不会超时。 时间复杂度表 n n≤10^8; n∗log2 n n≤10^6; n*sqrt(n) n<10^5; n*n n<5000; n*n*n n<300; 2^n n<25; n! n<11; 在竞赛中，一般计算机一秒能运行5∗10...
数据结构 顺序表 时间复杂度
LiAphrodite的博客
05-26 1万+
线性关系 1.顺序表： 数据逻辑有连续性，物理存储上也具有连续性 （中间不能空，要紧紧相连这点和数组区别） 2.链表： 数据逻辑有连续性，物理存储上不一定具有连续性 3.顺序表： 创建/销毁 增删查改 增：头插/尾插/插入（给定下标） 删：头删/尾删/删除（给定下标） 查：indexOf(element); 改：set(int index,int value); 访问 get(int inde...
算法笔记（3）---算法时间复杂度速查表
Techblog of HaoWANG
03-15 1456
导读： 文章覆盖了计算机科学里面常见算法的时间和空间的Big-O 复杂度。 这篇文章覆盖了计算机科学里面常见算法的时间和空间的Big-O 复杂度。我之前在参加面试前，经常需要花费很多时间从互联网上查找各种搜索和排序算法的优劣，以便我在面试时不会被问住。最近这几年，我面试了几家硅谷的初创企业和一些更大一些的公司，如 Yahoo、eBay、LinkedIn 和 Google，每次我都需要准备这个，...
常用算法时间复杂度表
一角残叶的博客
02-14 1546
1 常用算法时间复杂度 来源： http://www.bigocheatsheet.com/ 1.1 常用数据结构算法复杂度 1.2 常用排序算法复杂度
算法时间空间复杂度表格
够浪
06-09 661
常见时间复杂度的比较 O(1)<O(logn)<O(n)<O(nlogn)<O(n²)<O(n³)<O(2ⁿ)<O(n!)
排序算法的时间复杂度和空间复杂度表
乌鸦东南飞
12-15 442
排序算法的时间复杂度和空间复杂度表格 排序 时间复杂度 平均情况 最坏情况 辅助存储 稳定性 直接插入 O（n²） O（n） O（n²） O(1) 稳定 shell排序 O（n^1.3） O（n） O（n²） O(1) 不稳定 直接选择 O（n²） O（n²） O（n²） O(1) 不稳定 堆排序
常见算法时间复杂度表
wtysos11的博客
10-05 1万+
常见的数量级大小：O(1)＜O(logn)＜O(n)＜O(nlogn)＜O(n2n^2)＜O(n3n^3)＜O(2n2^n)＜O(n!) 数量级 能承受的大致规模 常见算法 O(1) 任意 直接输出结果 O(logn) 任意 二分查找、快速幂 O(n) 以百万计（五六百万） 贪心算法、扫描和遍历 O(nlogn) 以十万计（三四十万） 带有分
哈希链表的时间复杂度
06-19
### 哈希链表的时间复杂度分析 哈希链表是一种结合了哈希表和链表的数据结构，用于解决哈希冲突问题。在哈希表中，当多个键被映射到同一个索引时，会产生哈希冲突。为了解决这一问题，哈希链表通过在每个索引位置维护一个链表来存储冲突的键值对[^2]。 #### 1. 查找操作的时间复杂度 在理想情况下（即哈希函数分布均匀且冲突较少），查找操作的时间复杂度为 \(O(1)\)。这是因为可以通过哈希函数直接计算出目标键所在的索引位置，并在该位置的链表中进行线性搜索。然而，在最坏情况下（例如大量冲突导致某个链表过长），查找操作的时间复杂度会退化为 \(O(n)\)，其中 \(n\) 是该链表中的元素数量[^2]。 #### 2. 插入操作的时间复杂度 插入操作的时间复杂度同样依赖于冲突的数量。在平均情况下，插入操作的时间复杂度为 \(O(1)\)，因为只需计算键的哈希值并将其添加到对应链表的头部或尾部即可。但在最坏情况下（例如所有键都映射到同一个索引），插入操作的时间复杂度也会退化为 \(O(n)\)[^4]。 #### 3. 删除操作的时间复杂度 删除操作的时间复杂度与查找操作类似。在理想情况下，删除操作的时间复杂度为 \(O(1)\)，因为它只需要找到目标键所在的链表节点并将其移除。然而，在最坏情况下（例如链表过长），删除操作的时间复杂度也会退化为 \(O(n)\)[^2]。 #### 4. 其他因素的影响 负载因子是影响哈希链表性能的重要因素之一。负载因子定义为哈希表中存储的元素数量与哈希表大小的比值。当负载因子过大时，哈希表的性能会下降，因此通常需要通过扩展哈希表（重新哈希）来保持性能[^4]。 ### 示例代码：哈希链表的基本实现 以下是一个简单的哈希链表实现示例，展示了如何处理冲突以及执行基本操作： ```python class Node: def __init__(self, key, value): self.key = key self.value = value self.next = None class HashLinkedList: def __init__(self, size=10): self.size = size self.table = [None] * size def hash_function(self, key): return hash(key) % self.size def insert(self, key, value): index = self.hash_function(key) if not self.table[index]: self.table[index] = Node(key, value) else: current = self.table[index] while current: if current.key == key: current.value = value # Update existing key return if not current.next: break current = current.next current.next = Node(key, value) def search(self, key): index = self.hash_function(key) current = self.table[index] while current: if current.key == key: return current.value current = current.next return None def delete(self, key): index = self.hash_function(key) current = self.table[index] prev = None while current: if current.key == key: if prev: prev.next = current.next else: self.table[index] = current.next return True prev = current current = current.next return False ``` ### 结论 哈希链表的操作时间复杂度主要取决于哈希函数的质量、负载因子以及冲突的数量。在理想情况下，查找、插入和删除操作的时间复杂度均为 \(O(1)\)。但在最坏情况下，这些操作的时间复杂度可能退化为 \(O(n)\)。
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