时间复杂度和空间复杂度
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了时间复杂度和空间复杂度相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
Big O notation
- O(1):常数复杂度
- O(long n):对数复杂度
- O(n):线性时间复杂度
- O(n^2):平方
- O(n^3):立方
- O(2^n):指数
- O(n!):阶乘
注意:在多个程序合在一起的时候,只看最高复杂度的运算
例题
O(1)
int n=100;
Console.WriteLine("Input:"+n);
O(N)
for(int i=1;i<=n;i++){
Console.WriteLine("Input:"+i);
}
O(N^2)
for(int i=1;i<=n;i++){
for(int j=1;j<=n;j++){
Console.WriteLine("Input:"+i+"and"+j);
}
}
O(long(n))
for(int i=1;i<=n;i=i*2){
Console.WriteLine("Input:"+i);
}
O(K^n)
for(int i=1;i<=Math.Pow(2,n);i++){
Console.WriteLine("Input:"+i);
}
O(N!)
for(int i=1;i<=Factorial(n);i++){
Console.WriteLine("Input:"+i);
}
1+2+3+...+n
for i=1 to n:
y=i+y
这里需要计算n次
O(n)
求和公式:n(n+1)/2
y=n*(n+1)/2
无论n是多少,只计算一次
O(1)
递归:Fibonacci arry 1,1,2,3,5,8,13,21,34...
F(n)=F(n-1)+F(n-2)
def fib(n)
if n==0or n==1
return n;
return fib(n-1)+fib(n-2)
这里可以思考下他的时间复杂度
O(2^n)
这里记住背下master theorem
类目 | 时间复杂度 |
---|---|
二分查找 | O(longn) |
二叉树遍历 | O(n) |
排序类查找 | O(n) |
排序类 | O(nlongn) |
以上是关于时间复杂度和空间复杂度的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章