时间复杂度表

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#时间复杂度 #空间复杂度 #算法复杂度

本文介绍了如何通过计算for循环层数来确定算法的时间复杂度，包括常见的时间复杂度表示如O(n)、O(n^2)、O(logn)等，并解释了二分查找等特殊算法的时间复杂度。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

注：计算的方法是：看看有几重for循环，只有一重则时间复杂度为O(n)，二重则为O(n^2)，依此类推，如果有二分则为O(logn)，二分例如快速幂、二分查找，如果一个for循环套一个二分，那么时间复杂度则为O(nlogn)（摘自百科）


【数据结构】考点十九：时间复杂度与空间复杂度
超越的博客
04-22 886
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))。
C C++最全时间复杂度和空间复杂度_n 2的时间复杂度，面试字节跳动被问C C++屏幕适配方案
2401_84978559的博客
05-15 310
我们如何去衡量一个算法的好坏呢？通过时间效率被称为，而空间效率被称作。时间复杂度主要衡量的是一个算法的，而空间复杂度主要衡量一个算法所需要的，在计算机发展的早期，计算机的存储容量很小。所以对空间复杂度很是在乎。但是经过计算机行业的迅速发展，计算机的存储容量已经达到了很高的程度。所以我们如今已经不需要再特别关注一个算法的空间复杂度。
时间复杂度速查表
ningtaohaha123的专栏
10-11 1782
常用算法和数据结构的复杂度速查表， 搜索 算法 数据结构 时间复杂度 空间复杂度     平均 最差 最差 深度优先搜索 (DFS) Graph of |V| vertices and |E| edges - O(|E| + |V|) O(|V|) 广度优先搜索 (BFS) Graph of |V| vertices
时间复杂度对照表
m0_46610408的博客
03-20 554
【数据结构】时间复杂度和空间复杂度详解（几乎最全）
wangjinjin180的博客
06-13 1155
时间复杂度和空间复杂度是评价算法优劣的重要指标。不同算法和数据结构对应不同复杂度，选择时需权衡。理解复杂度有助于写出高效代码，避免性能瓶颈。建议多用实例练习计算复杂度，结合代码理解。【数据结构】时间复杂度和空间复杂度（几乎最全，包含各种类型示例）讲解 – 菜鸟-创作你的创作。
时间复杂度表（做题必备）
hjc的博客
07-22 739
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...
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
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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 ...
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...
第二章 算法时间复杂度
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《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 4255
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：
算法时间复杂度表
qq_44759750的博客
12-12 284
C++代码中的操作次数控制在10的7次方左右最好。
算法时间空间复杂度表格
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06-09 652
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!)
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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
数据结构 顺序表 时间复杂度
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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
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哈希链表的时间复杂度
最新发布
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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