前言 Rxjava由于其基于事件流的链式调用、逻辑简洁 & 使用简单的特点，深受各大 Android开发者的欢迎。本文主要： 面向 刚接触Rxjava的初学者 提供了一份 清...
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Carson带你学Android：这是一篇清晰易懂的Rxjava入门教程 -
你已经理解了O(n)的数学含义。
数学上要求存在N可以使T(N)<=f(N)，所以f(N)才能成为T(N)的上界。
所以T(n)=n+29严格来说时间复杂度是O(n)=n+29。
但是，时间复杂度根据这个数学含义做了延伸。
表示随着 输入大小n 的增大，算法执行需要的时间的增长速度的量级。
既然是为了形容“增速”，+29 这种常数项就对时间复杂度没有影响，可以忽略。
既然是为了形容“量级”，就不需要非常准确，函数的阶数对增长速度起了最主要的作用，所以也忽略 2n 中的 2 这种常数。
最后得出时间复杂度就是O(n)。（数据结构）十分钟搞定时间复杂度（算法的时间复杂度）
我们假设计算机运行一行基础代码需要执行一次运算。 那么上面这个方法需要执行 2 次运算 这个方法需要 (n + 1 + n + 1) = 2n + 2 次运算。 我们把 算...
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是的, 就是这个意思。
直接写是根据定义来的：
定义：存在常数 c 和函数 f(N)，使得当 N >= c 时 T(N) <= f(N)，表示为 T(n) = O(f(n)) 。（数据结构）十分钟搞定时间复杂度（算法的时间复杂度）
我们假设计算机运行一行基础代码需要执行一次运算。 那么上面这个方法需要执行 2 次运算 这个方法需要 (n + 1 + n + 1) = 2n + 2 次运算。 我们把 算...
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你的理解是对的, f(n)=2n 也可以。
文章举例只是为了说明O(n)的数学含义。
正如文中所讲：
从数学上看如果 T(n) = n + 2（上文中是T(n) = n^2），那么 T(n) = O(n + 3) ，T(n) = O(2n)， T(n) = O(n^2)都是成立的，但是因为第一个 f(n) 的增长速度与 T(n) 是最接近的，所以第一个是更好的选择，所以我们说这个算法的复杂度是 O(n + 3) 。但是由于时间复杂度是为了衡量量级，并不需要精确，所以我们舍弃对函数增长没有影响的常数，认为T(n) = n + 2的时间复杂度是 O(n)。（数据结构）十分钟搞定时间复杂度（算法的时间复杂度）
我们假设计算机运行一行基础代码需要执行一次运算。 那么上面这个方法需要执行 2 次运算 这个方法需要 (n + 1 + n + 1) = 2n + 2 次运算。 我们把 算...
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@飞哥白尼 可以参考其他人的评论, 有说到这个问题的, 希望可以帮到你
（数据结构）十分钟搞定时间复杂度（算法的时间复杂度）
我们假设计算机运行一行基础代码需要执行一次运算。 那么上面这个方法需要执行 2 次运算 这个方法需要 (n + 1 + n + 1) = 2n + 2 次运算。 我们把 算...
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大写的N，代表某个特定数值。
小写的n，是函数的变量。（数据结构）十分钟搞定时间复杂度（算法的时间复杂度）
我们假设计算机运行一行基础代码需要执行一次运算。 那么上面这个方法需要执行 2 次运算 这个方法需要 (n + 1 + n + 1) = 2n + 2 次运算。 我们把 算...
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有道理。
应该说：
定义： 存在常数 c 和函数 f(N)，使得当 N >= c 时 T(N) <= f(N)，表示为 T(n) = O(f(n)) 。（数据结构）十分钟搞定时间复杂度（算法的时间复杂度）
我们假设计算机运行一行基础代码需要执行一次运算。 那么上面这个方法需要执行 2 次运算 这个方法需要 (n + 1 + n + 1) = 2n + 2 次运算。 我们把 算...
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评论里有更加详尽的解析，你可以看看
（数据结构）十分钟搞定时间复杂度（算法的时间复杂度）
我们假设计算机运行一行基础代码需要执行一次运算。 那么上面这个方法需要执行 2 次运算 这个方法需要 (n + 1 + n + 1) = 2n + 2 次运算。 我们把 算...
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时间复杂度分析的基本策略是：从内向外分析，从最深层开始分析。如果遇到函数调用，要深入函数进行分析。
再次进阶里的return，是进行了两次函数调用之后才返回的。
时间复杂度的计算是不能忽略函数调用的。（数据结构）十分钟搞定时间复杂度（算法的时间复杂度）
我们假设计算机运行一行基础代码需要执行一次运算。 那么上面这个方法需要执行 2 次运算 这个方法需要 (n + 1 + n + 1) = 2n + 2 次运算。 我们把 算...
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再次进阶的理解不必强求
需要的更多是数学能力（数据结构）十分钟搞定时间复杂度（算法的时间复杂度）
我们假设计算机运行一行基础代码需要执行一次运算。 那么上面这个方法需要执行 2 次运算 这个方法需要 (n + 1 + n + 1) = 2n + 2 次运算。 我们把 算...
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因为 常数因子c 对函数的增长速度的影响并没有 函数的阶次 显著。
时间复杂度只是一种描述，并不需要非常严谨，所以忽略这个影响比较小的因素。（数据结构）十分钟搞定时间复杂度（算法的时间复杂度）
我们假设计算机运行一行基础代码需要执行一次运算。 那么上面这个方法需要执行 2 次运算 这个方法需要 (n + 1 + n + 1) = 2n + 2 次运算。 我们把 算...
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你有疑问是对的。
这里严格来说确实不准确，
for(int i=0;i<n;i++) 其实是
int i=0;
while(i<n){
......
i++;
}
运算次数其实不少，但是时间复杂度是衡量程序运行时间随输入大小变化的量级，所以不需要太准确。
就好像我们说这辆车的车速很快，超过120。
于是我们用 超过120 这个量级表示 这个车的速度。
这种时候，具体是121,122,125并不重要。
用 A 来表示 B，从而可以忽略不重要的东西，把精力集中在更加重要的地方。
时间复杂度就是这样，通俗地理解就是用 一个函数（随x的增长速度） 来表示一段程序的运行时间随输入大小变化的速度。（数据结构）十分钟搞定时间复杂度（算法的时间复杂度）
我们假设计算机运行一行基础代码需要执行一次运算。 那么上面这个方法需要执行 2 次运算 这个方法需要 (n + 1 + n + 1) = 2n + 2 次运算。 我们把 算...