算法学习:时间复杂度的经验

 

经验之谈:

  1. 一个顺序结构的代码,时间复杂度是 O(1)。
  2. 二分查找,或者更通用地说是采用分而治之的二分策略,时间复杂度都是 O(logn)。这个我们会在后续课程讲到。
  3. 一个简单的 for 循环,时间复杂度是 O(n)。
  4. 两个顺序执行的 for 循环,时间复杂度是 O(n)+O(n)=O(2n),其实也是 O(n)。
  5. 两个嵌套的 for 循环,时间复杂度是 O(n²)。

 

复杂度通常包括时间复杂度和空间复杂度。在具体计算复杂度时需要注意以下几点。

  1. 它与具体的常系数无关,O(n) 和 O(2n) 表示的是同样的复杂度。
  2. 复杂度相加的时候,选择高者作为结果,也就是说 O(n²)+O(n) 和 O(n²) 表示的是同样的复杂度。
  3. O(1) 也是表示一个特殊复杂度,即任务与算例个数 n 无关。

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