在描述算法复杂度时,经常用到o(1), o(n), o(logn), o(nlogn)来表示对应算法的时间复杂度,这是算法的时间复杂度的表示。
O后面的括号中有一个函数，指明某个算法的耗时与数据增长量之间的关系。其中的n代表输入数据的量。
O(n)：代表数据量增大几倍，耗时也增大几倍。比如常见的遍历算法。
O(logn)：当数据增大n倍时，耗时增大logn倍（这里的log是以2为底的，比如，当数据增大256倍时，耗时只增大8倍，是比线性还要低的时间复杂度）。二分查找就是O(logn)的算法，每找一次排除一半的可能，256个数据中查找只要找8次就可以找到目标。
O(nlogn)：n乘以logn，当数据增大256倍时，耗时增256*8=2048倍。这个复杂度高于线性低于平方。归并排序就是O(nlogn)的时间复杂度。
O(1)：最低的时空复杂度，也就是耗时与输入数据大小无关，无论输入数据增大多少倍，耗时/耗空间都不变。 哈希算法就是典型的O(1)时间复杂度，无论数据规模多大，都可以在一次计算后找到目标（不考虑冲突的话）
链接
o(1), o(n), o(logn), o(nlogn)的理解（转）
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
- 文/潘晓璐 我一进店门，熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来，“玉大人，你说我怎么就摊上这事。” “怎么了？”我有些...
- 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着，像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上，一...
- 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼，长吁一口气：“原来是场噩梦啊……” “哼！你这毒妇竟也来了？” 一声冷哼从身侧响起，我...
推荐阅读更多精彩内容
- 由于平时接触算法比较少，今天看资料看到了o(1)，都不知道是什么意思，查资料之后才理解。 描述算法复杂度时,常用...
- 一.你认为电商运营的成本包括哪些？在电子商务实际运营中发现有哪些利用价格去吸引消费者的方法？ 电商运营的成本包括：...
