开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

为什么复杂度是O(n)？

复杂度是O(n)是指算法的时间复杂度为线性复杂度，即随着输入规模n的增加，算法的执行时间呈线性增长。

复杂度为O(n)的算法通常是指在最坏情况下，算法的执行时间与输入规模n成正比。这意味着算法的执行时间随着输入规模的增加而线性增长，即输入规模每增加1，算法的执行时间也会增加1个单位。

复杂度为O(n)的算法具有以下特点：

算法的执行时间与输入规模成正比，即输入规模每增加1，算法的执行时间也会增加1个单位。
算法的执行时间随着输入规模的增加而线性增长，即算法的执行时间与输入规模呈线性关系。
算法的执行时间相对较快，适用于处理规模较小的问题。

复杂度为O(n)的算法在实际应用中具有广泛的应用场景，例如：

线性搜索：在一个包含n个元素的列表中查找特定元素。
线性排序：对一个包含n个元素的列表进行排序。
线性遍历：对一个包含n个元素的数据结构进行遍历操作。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

云服务器CVM：提供弹性计算能力，满足不同规模和业务需求。链接地址：https://cloud.tencent.com/product/cvm
云数据库CDB：提供高可用、可扩展的数据库服务，支持多种数据库引擎。链接地址：https://cloud.tencent.com/product/cdb
云存储COS：提供安全、稳定、低成本的对象存储服务，适用于各种场景。链接地址：https://cloud.tencent.com/product/cos
人工智能AI：提供丰富的人工智能服务，包括图像识别、语音识别、自然语言处理等。链接地址：https://cloud.tencent.com/product/ai
物联网IoT：提供全面的物联网解决方案，包括设备接入、数据管理、应用开发等。链接地址：https://cloud.tencent.com/product/iot

请注意，以上链接仅为腾讯云相关产品的介绍页面，具体的产品详情和定价等信息请参考腾讯云官方网站。

相关搜索:BinaryTree上BFS和DFS的时间复杂度:为什么是O(n)？下面的代码的时间复杂度是O(n)？为什么flash排序是O(n)？为什么heap Delete元素的复杂度等于O(logn)，Build的复杂度是O(n)？为什么下面的c++代码的时间复杂度是O(n^n)？为什么字符串的空间复杂度是O(n)，而数字却是O(1)？为什么蛮力算法的时间复杂度是O(n*m)？为什么这个码的时间复杂度是O(n)而不是O(log )为什么这段代码是Go O(n²)而不是O(n)？为什么选择排序算法的时间复杂度是O(n2)

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

建堆时间复杂度是o(n)

堆：有个步骤，建堆和调整建堆：Heap Building 建堆的时间复杂度就是O(n)。 up_heapify() ?...插入删除元素的时间复杂度也为O(log n)。后记：链表基本操作删除和删除，但是堆不一样，你遗忘记地方建堆，然后基本操作删除和删除，这个之前根本没想道过建堆这个步骤。...时间复杂度：（3）堆的插入、删除元素的时间复杂度都是O(log n)；https://stackoverflow.com/questions/9755721/how-can-building-a-heap-be-on-time-complexity...（4）建堆的时间复杂度是O(n)；（5）堆排序的时间复杂度是O(nlog n)； T(Heap Sort) = T(build Heap) + (N-1)*T(down_heapify)...= O(N) + (N-1)*O(logN) = O(N) + O(NlogN) = O(NlogN)

2.1K2 0

时间复杂度o(1), o(n), o(logn), o(nlogn)

1、时间复杂度o(1), o(n), o(logn), o(nlogn)。算法时间复杂度的时候有说o(1), o(n), o(logn), o(nlogn)，这是算法的时空复杂度的表示。...不仅仅用于表示时间复杂度，也用于表示空间复杂度。O后面的括号中有一个函数，指明某个算法的耗时/耗空间与数据增长量之间的关系。其中的n代表输入数据的量。 2、时间复杂度为O(1)。...是最低的时空复杂度了，也就是耗时/耗空间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。...再比如时间复杂度O(n^2)，就代表数据量增大n倍时，耗时增大n的平方倍，这是比线性更高的时间复杂度。比如冒泡排序，就是典型的O(n^2)的算法，对n个数排序，需要扫描n×n次。...4、时间复杂度为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）。

1.3K1 0

算法复杂度O(1),O(n),O(logn),O(nlogn)的含义

相信很多开发的同伴们在研究算法、排序的时候经常会碰到O(1)，O(n)，O(logn)，O(nlogn)这些复杂度，看到这里就会有个疑惑，这个O(N)到底代表什么呢？带着好奇开始今天文章。...首先o(1), o(n), o(logn), o(nlogn)是用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。不仅仅用于表示时间复杂度，也用于表示空间复杂度。...其作用：时间复杂度是指执行这个算法所需要的计算工作量；空间复杂度是指执行这个算法所需要的内存空间；时间和空间都是计算机资源的重要体现，而算法的复杂性就是体现在运行该算法时的计算机所需的资源多少；...O后面的括号中有一个函数，指明某个算法的耗时/耗空间与数据增长量之间的关系。其中的n代表输入数据的量。时间复杂度为O(n)—线性阶，就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。...n*(n-1) 时间复杂度O(logn)—对数阶，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）。

6.5K3 0

时间复杂度O(n)和空间复杂度

如果单纯以时间来衡量时间复杂度不是很准确，因为相同算法在不同环境或者不同数据下运行时间是不一样的。所以，时间复杂度一般用大O符号表示法。...，所以时间复杂度是O(n)。...套用规则，这段代码执行次数logn + 1，保留高阶项，去除高阶常数，所以时间复杂度是O(logn)。...(i + j); // 语句执行n*m次 }} 同样的，这边执行次数是n*m，用数学的方式n和m趋于无穷大的时候，n≈m,于是执行次数就是n^2，所以时间复杂度是O(n^2)。...而时间复杂度也是能比较的，单以这几个而言： O(1)<O(logn)<O(n)<O(n²)<O(n³) 一个算法执行所消耗的时间理论上是不能算出来的，我们可以在程序中测试获得。

7471 0

【转】算法中时间复杂度概括——o(1)、o(n)、o(logn)、o(nlogn)

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。这里进行归纳一下它们代表的含义:这是算法的时空复杂度的表示。...不仅仅用于表示时间复杂度，也用于表示空间复杂度。 O后面的括号中有一个函数，指明某个算法的耗时/耗空间与数据增长量之间的关系。其中的n代表输入数据的量。...比如时间复杂度为O(n)，就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。再比如时间复杂度O(n^2)，就代表数据量增大n倍时，耗时增大n的平方倍，这是比线性更高的时间复杂度。...比如冒泡排序，就是典型的O(n^2)的算法，对n个数排序，需要扫描n×n次。...再比如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）。

1.2K1 0

去掉 Attention 的 Softmax，复杂度降为 O (n)

众所周知，尽管基于 Attention 机制的 Transformer 类模型有着良好的并行性能，但它的空间和时间复杂度都是 O(n2)\mathcal {O}(n^2) 级别的，nn 是序列长度，所以当...QKTQK^T 这一步我们得到一个 n×nn\times n 的矩阵，之后还要做一个 Softmax 对一个 1×n1\times n 的行向量进行 Softmax，时间复杂度是 O(n)O (n)，但是对一个...{QK^{\top} V}，而矩阵乘法是满足结合率的，所以我们可以先算 K⊤V\boldsymbol {K^{\top} V}，得到一个 d×dd\times d 的矩阵（这一步的时间复杂度是 O(d2n...)O (d^2n)），然后再用 QQ 左乘它（这一步的时间复杂度是 O(d2n)O (d^2n)），由于 d≪nd \ll n，所以这样算大致的时间复杂度只是 O(n)O (n) 对于 BERT base...因为 768 实际上是通过 Multi-Head 拼接得到的，而每个 head 的 d=64d=64 也就是说，去掉 Softmax 的 Attention 复杂度可以降到最理想的线性级别 O(n)\mathcal

1.1K2 0

一个时间复杂度O(n)，空间复杂度为O(1)的排序算法

由于固定长度的hash数组，所以空间复杂度与待排序数组数据规模n没有关系，也就是说空间复杂度为O(1)。...{ fill(hash,hash+MAXN,false); //时间复杂度为O(n) for(int i=0;i<n;++i){ hash[arr[i]] = true;//标记arr[i]出现过...} //时间复杂度为O(MAXN) int k=0; for(int i=0;i<MAXN;++i){ if(hash[i] == true){ arr[k++] = i; }...} 总的时间复杂度为O(n+MAXN),即O(n) } void show(int arr[],int n){ for(int i=0;i<n;++i) cout<<arr[i]<<" ";...2.对于一个几乎有序的待排序数组数组，其时间复杂任然为O(n)。

1.1K1 0

java - 手写LRU(使用链表，时间复杂度O(n))

最简单的LRU实现，底层存储采用链表结构，时间复杂度为O(n) 代码如下: package com.jfp; /** * @author jiafupeng * @desc * @create

7804 0

【漫画】为什么说O(n)复杂度的基数排序没有快速排序快？

基数排序，是一种基数“桶”的排序，他的排序思路是这样的：先以个位数的大小来对数据进行排序，接着以十位数的大小来多数进行排序，接着以百位数的大小…… 排到最后，就是一组有序的元素了。...是的，是可以以最高位来排序的，而且也像你说的，以最高位来排序的话，是可以减少数据之间比较的次数。但我们仍然不建议以最高位来排序，因为他有个致命的缺点。 ? ?...1、基数排序是一种用空间换时间的排序算法，数据量越大，额外的空间就越大? 我的想法：我觉得基数排序并非是一种时间换空间的排序，也就是说，数据量越大，额外的空间并非就越大。...基数的时间复杂度为O(n)，不过他是忽略了常数项，即实际排序时间为kn(其中k是常数项)，然而在实际排序的过程中，这个常数项k其实是很大的，这会很大程度影响实际的排序时间，而像快速排序虽然是nlogn，...但它前面的常数项是相对比较小的，影响也相对比较小。

7201 0

复杂度O

1. big O的含义在学术界，严格地讲，O(f(n))表示算法执行的上界。比如，归并排序算法的时间复杂度是O(nlogn)的，同时也是O(n^2) 在业界，我们就是用O来表示算法执行的最低上界。...所以，我们一般不会说归并排序是O(n^2)的。 2. 例题：有一个字符串数组，将数组中的每一个字符串按照字母序排序；之后再将整个字符串数组按照字典序排序。整个操作的时间复杂度？...O(n*s*(logs+logn)) 整数比较是O(1)，字符串的字典序比较是O(s)，所以整个字符串数组进行字典序排序是O(s*nlog(n))。...下面程序是O(n^2)的吗? 30n次基本操作：O(n) 5....O(logn) 二分查找法的时间复杂度是O(logn)的不要看到for循环，就认为是一层O(n)，下面是两个例子例1：不是O(n^2)，而应该是O(nlog(n))。

3981 0

合并两个有序数组，要求时间复杂度为O(n),空间复杂度为O(1)

思路：因为数组已经是有序的，因此我们可以直接从两个数组的末位开始比较，将大的一个直接放到第一个数组的末尾，此时必须要求a数组的空间大小能够同时填充a数组和b数组的有效元素，然后依次比较两个数组元素的大小即可...代码实现： #include void merge(int *a, int n, int *b, int m) { int i = n-1;//a数组的最后一个有效元素的下标...int j = m-1;//b数组的最后一个有效元素的下标 int index = n+m-1; //合并数组的最后一位的下标 while (index) { if (i && a[i]>a...= a[i --]; else a[index --] = b[j --]; } } int main() { int a[] = {1,3,5,7,9,0,0,0,0,0}; int n...(int); int b[] = {2,4,6,8,10}; int m = sizeof(b)/sizeof(int); merge(a, 5, b, m); for_each(a, a+n,

4811 0

数据结构原理：Hash表的时间复杂度为什么是O(1)？

Hash 表的时间复杂度为什么是 O(1)？想要回答这个问题，就必须要了解 Hash 表的数据结构原理，以及先从数组说起。...因为链表是不连续存储的，要想在链表中查找一个数据，只能遍历链表，所以链表的查找复杂度总是 O(N)。...如图所示：因为有 Hash 冲突的存在，所以“Hash 表的时间复杂度为什么是 O(1)？”...这句话并不严谨，极端情况下，如果所有 Key 的数组下标都冲突，那么 Hash 表就退化为一条链表，查询的时间复杂度是 O(N)。...但是作为一个面试题，“Hash 表的时间复杂度为什么是 O(1)”是没有问题的。我正在参与2023腾讯技术创作特训营第三期有奖征文，组队打卡瓜分大奖！

4931 1

hashmap为什么查询时间复杂度为O(1)

Hashmap是java里面一种类字典式数据结构类，能达到O(1)级别的查询复杂度，那么到底是什么保证了这一特性呢，这个就要从hashmap的底层存储结构说起，下来看一张图：上面就是hashmap的底层存储示意图...，要想查看一个键值对应的值，首先根据该键值的hash值找到该键的hash桶位置，即是tab[2]还是tab[1]等，计算某个键对应的哈希桶位置很简单，就是 int pos = (n - 1) & hash...，也就是hash%n，因为位运算效率高所以在hashmap实现时使用的是位运算这种方式，需要注意的是哈希桶的数量必须是2^n，所以hashmap一旦扩容必定是哈希桶数量翻番。...通过上面的描述，我们可以知道，根据键值找到哈希桶的位置时间复杂度为O(1)，使用的就是数组的高效查询。但是仅仅有这个是无法满足整个hashmap查询时间复杂度为O(1)的。...1)时间内完成，下面看一种极端情况，所有的数据都在同一个桶里面（这种情况只在所有键值hash值相同的情况下，这种情况下查询的时间复杂度为O(lgn)，比如下面给出的一个类，所有我们在设置hashmap的键值时需要特别注意

9691 0

究竟为什么，快速排序的时间复杂度是n*lg(n)？ | 经典面试题

最烦面试官问，“为什么XX算法的时间复杂度是OO”，今后，不再惧怕这类问题。...画外音：这里的有限次操作，是指不随数据量的增加，操作次数增加。规则二：“for循环”的时间复杂度往往是O(n)。例子：n个数中找到最大值。...规则三：“树的高度”的时间复杂度往往是O(lg(n))。分析：树的总节点个数是n，则树的高度是lg(n)。在一棵包含n个元素二分查找树上进行二分查找，其时间复杂度是O(lg(n))。...调整堆故，用堆求解TopK，时间复杂度为： O(k) + O(n) * O(lg(k)) = O(n*lg(k)) 画外音：注意哪些地方用加，哪些地方用乘；哪些地方是n，哪些地方是k。...总结 for循环的时间复杂度往往是O(n) 树的高度的时间复杂度往往是O(lg(n)) 二分查找的时间复杂度是O(lg(n))，快速排序的时间复杂度n*(lg(n)) 递归求解，未来再问时间复杂度，通杀

1.4K3 0

《数据结构与算法》O(3N)=O(N)？

时间复杂度是我们日常编程设计考虑最多的。在学习算法效率的时候一般会把O(3N)≈O(N)，N的常数倍都直接约等于O(N)。这也是约等于，不是完全相等。...在高并发的请求下，O(3N)和O(N)是有着天壤之别的。我在工作中遇到的一个实例，差点背了事故。...一个是我代码里面有一处内存泄漏导致内存飙升了，还有一处就是时间复杂度的问题。错误的把O(3N)=O(N)的算法上线了。把算法优化为O(N)之后，经过一番压力测试完全没问题。...这次事件对我一个很大的启示是，高并发的场景下，O(3N)≠O(N)，一定不能等于。高并发场景下算法的效率尤为重要，此时时间和空间的平衡关系一定要充分考虑。...概念是认识一个事物的开始，他表示一个事物是什么，后面的做什么，为什么，都是建立在是什么的基础上的，所以概念一定要理解，而不是背书。在学校的同学会养成一种很不好的习惯，就是必须去记这些概念。为什么呢？

5254 0

将判断 NSArray 数组是否包含指定元素的时间复杂度从 O(n) 降为 O(1)

前言 NSArray 获取指定元素的位置或者判断是否存在指定的元素的时间复杂度是 O(n)(包含特定元素时，平均耗时是 O(n/2)，如果不包含特定元素，耗时是 O(n))。...官方文档明确指出 NSArray 从第 0 位开始依次判断是否相等，所以判断次数是 n （n 等于数组长度） ? image ?...image 本文会介绍一个特别的方案，通过将数组转为字典，我们可以将时间复杂度降低到 O(1) 级别。...元素该设计方式可以保证后续通过 objectForKey: 判断是否存在指定的元素字典的值是数组的索引值该规则保证字典可以恢复为数组 // 将数组转为字典 + (NSDictionary...image 通过测试日志，我们可以发现该方案可以成功将时间复杂度降低到 O(1) 级别

1.8K2 0

又一个，时间复杂度为O(n)的排序！

桶排序(Bucket Sort)，是一种时间复杂度为O(n)的排序。画外音：百度“桶排序”，很多文章是错误的，本文内容与《算法导论》中的桶排序保持一致。...桶排序需要两个辅助空间：（1）第一个辅助空间，是桶空间B；（2）第二个辅助空间，是桶内的元素链表空间；总的来说，空间复杂度是O(n)。...1）桶X内的所有元素，是一直有序的；（2）插入排序是稳定的，因此桶内元素顺序也是稳定的；当arr[N]中的所有元素，都按照上述步骤放入对应的桶后，就完成了全量的排序。...桶排序的伪代码是： bucket_sort(A[N]){ for i =1 to n{ 将A[i]放入对应的桶B[X]; 使用插入排序，将A[i]插入到...桶排序(Bucket Sort)，总结：（1）桶排序，是一种复杂度为O(n)的排序；（2）桶排序，是一种稳定的排序；（3）桶排序，适用于数据均匀分布在一个区间内的场景；希望这一分钟，大家有收获。

9583 0

算法复杂度 O(NlogN)

算法书上对复杂度的从小到大排序是：O(logN), O(N), O(NlogN), O(N^2), O(N^3) .... 今天突然想到了一个问题，到底 O(NlogN) 会比 O(N) 慢多少呢？...比较直观了，但是最终有多大影响呢，再来看一下 2^N 对应的值 2^1 = 2 2^2 = 4 2^4 = 16 2^8 = 256 2^16 = 65,536 2^32 = 4,294,967,296...115,792,089,237,316,195,423,570,985,008,687,907,853,269,984,665,640,564,039,457,584,007,913,129,639,936 目前预测的宇宙的原子总数量级为 10^80 ,基于 2^10 = 10^3 转换，宇宙原子总数量级约为 2^267 , 因此可以说，logN 的极限值是267...这个值相对于数据规模来说，已经可以忽略不计了，应用复杂度的计算原则来说，logN 是可以当作一个常数舍弃掉的（当然实际上不可以）。所以，如果一个算法能有 O(NlogN) 的复杂度，已经是很好的了。

1.1K2 0

Python-排序-有哪些时间复杂度为O(n)的排序算法？

你可能会问为什么这些时间复杂度低至 O(n) 的排序算法会很少使用呢？那就是因为这些排序算法对待排序的数据要求比较苛刻，这些算法理解其来比较简单，学习这类算法重要的是掌握它们的适用场景。...你可能会问了，假如桶的个数是 m，每个桶中的数据量平均 n/m, 这个时间复杂度明明是 m*(n/m)*(log(n/m)) = n log(n/m)，怎么可能是 O(n) 呢？...比如极端情况下桶的个数和元素个数相等，即 n = m，此时时间复杂度就可以认为是 O(n)。...如果直接用快排，时间复杂度是O(nlogn)，如果使用基数排序，时间复杂度为O(n)。手机号码这类数据有个特点：定长，只要前面某一位大小确定，后面的位就不需要在一一比较。...根据每一位来排序，我们利用上述桶排序或者计数排序，它们的时间复杂度可以做到 O(n)。如果要排序的数据有 k 位，那我们就需要 k 次桶排序或者计数排序，总的时间复杂度是 O(k*n)。

1.4K2 0

EPnP：一种复杂度为O(N)的求解PnP问题的方法

但利用更多的对应点，可以求的更加精准，为此出现了很多方法，但这些方法的计算复杂度都很高，复杂度随着匹配点个数N的增加往往呈指数上涨，达到 ? ，甚至有的达到了 ? 。...而EPnP[1]方法的随着点数N的增加，复杂度仅为线性增加，具有优良的性质。在这里将介绍EPnP的基本思路，并简要介绍具体方法，而略去复杂的计算技巧。 ?...，对应的系数写成一个矩阵M，则有方程：Mx=0，其中M的维度是2Nx12，N是所有3D点，也是所有相机拍摄的2D点的个数。...文章提到，这种方法复杂度最高的一步是根据M矩阵计算 ? ，这一步的复杂度是随着N（3D点数）的增加而线性增加的，所以算法的复杂度是 ? ； 2....EPnP: An Accurate O(n) Solution to the PnP Problem. 2.

2.8K1 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭