不同算法复杂度可用性与问题规模的关系总结

发布时间：2024年01月24日

算法时间复杂度

算法时间复杂度是衡量算法执行时间随输入规模增加而变化的一种度量。它通常用大O符号（O）来表示，表示算法的渐进复杂度。以下是常见的几种时间复杂度：

$O (1)$ （常数时间复杂度）：
- 算法的执行时间是常数级别的，不随输入规模的增加而改变。这是最理想的情况。
$O(log_2n)$ （对数时间复杂度）：
- 算法的执行时间与输入规模的对数成正比。典型的例子是二分查找。
$O (n)$ （线性时间复杂度）：
- 算法的执行时间与输入规模成线性关系。例如，简单的线性搜索。
$O(nlog_2n)$

文章来源:https://blog.csdn.net/user_longling/article/details/135818170
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