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在这种情况下，嵌套循环的时间复杂度是多少？

在这种情况下，嵌套循环的时间复杂度是O(n^2)，其中n表示循环的次数。嵌套循环是指在一个循环体内部再嵌套另一个循环体，每个循环体的迭代次数都与n相关。由于嵌套循环的迭代次数是相乘关系，所以时间复杂度为O(n^2)。这种情况下，随着n的增大，循环的执行次数将呈平方级增长，因此时间复杂度较高。在实际开发中，如果嵌套循环的迭代次数较大，可能会导致程序执行时间过长，需要考虑优化算法或数据结构来减少循环次数，提高程序效率。

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相关搜索:下面循环的时间复杂度是多少？以下代码循环的时间复杂度是多少？在C++中迭代嵌套的for循环中的映射的时间复杂度是多少？在下面的嵌套循环中，第二个for循环的时间复杂度是多少？大小的时间复杂度是多少？如何确定嵌套循环的时间复杂度？嵌套2次的for循环的时间复杂度是多少？嵌套for循环时间复杂度嵌套for循环的时间复杂度嵌套while循环代码的时间复杂度
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时间复杂度中的log（n）底数到底是多少？

其实这里的底数对于研究程序运行效率不重要，写代码时要考虑的是数据规模n对程序运行效率的影响，常数部分则忽略，同样的，如果不同时间复杂度的倍数关系为常数，那也可以近似认为两者为同一量级的时间复杂度...假设有底数为2和3的两个对数函数，如上图。当X取N（数据规模）时，求所对应的时间复杂度得比值，即对数函数对应的y值，用来衡量对数底数对时间复杂度的影响。...用文字表述：算法时间复杂度为log（n）时，不同底数对应的时间复杂度的倍数关系为常数，不会随着底数的不同而不同，因此可以将不同底数的对数函数所代表的时间复杂度，当作是同一类复杂度处理，即抽象成一类问题。...排序算法中有一个叫做“归并排序”或者“合并排序”的算法，它用到的就是分而治之的思想，而它的时间复杂度就是N*logN，此算法采用的是二分法，所以可以认为对应的对数函数底数为2，也有可能是三分法，底数为3...说明：为了便于说明，本文时间复杂度一概省略 O 符号。

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复杂度分析

# 时间复杂度分析的要点 只关注循环执行次数最多的一段代码 加法法则：总复杂度等于量级最大的那段代码的复杂度 乘法法则：嵌套代码的复杂度等于嵌套内外代码复杂度的乘积 # 最好、最坏和平均情况 最好情况时间复杂度...（best case time complexity）：在最理想的情况下，执行代码的时间复杂度。...例如：在最理想的情况下，要查找的变量 x 正好是数组的第一个元素，此时最好情况时间复杂度为 1。...例如：在最理想的情况下，要查找的变量 x 正好是数组的最后个元素，此时最好情况时间复杂度为 n。...次加法，其时间复杂度和 N 的大小完全一致 T(n) = O(n) 【示例】嵌套循环的时间复杂度是多少？

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不用循环就能把原生的UTC时间格式转成“几天前”这种格式，这很【羊了个羊】

如何在不循环的情况下，把列表数据的时间修改为咱们习惯的“几秒前，几天前”格式，而不是UTC模式 Go原生的时间格式是UTC，很反人类，咱们是无法直接使用的。...通常的办法就是拿到数据数组之后，循环遍历一次，格式化每条记录的时间？那有咩有办法不循环就能格式化时间呢？...} ] }, "message": "成功" } 首先我们引入一个包，在控制台运行 go get github.com/liamylian/jsontime...时间操作 Add 我们在日常的编码过程中可能会遇到要求时间+时间间隔的需求，Go语言的时间对象有提供Add方法如下： func (t Time) Add(d Duration) Time 举个例子，求一个小时之后的时间...本方法和用t==u不同，这种方法还会比较地点和时区信息。 Before func (t Time) Before(u Time) bool 如果t代表的时间点在u之前，返回真；否则返回假。

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在O(1)时间复杂度删除链表节点复制节点的值

给定一个单链表中的一个等待被删除的节点(非表头或表尾)。请在在O(1)时间复杂度删除该链表节点。...Linked list is 1->2->3->4, and given node 3, delete the node in place 1->2->4 复制节点的值 删除节点一般的做法是找到要删除节点的前一个节点...，然后把这个节点的next指针指向要删除的节点的下一个节点，一般都是这样做的，这个题要求O(1)的时间复杂度，显然是不允许遍历搜索的，而且给定的是节点的指针。...我们要删除这个节点，但是我们通过操作只能删除它的下一个节点，那我们能不能把下一个节点的数据拷贝过来到这个节点，然后把下个节点删除，这样就相当于把这个节点删除了 我怎么会想到这个方法呢？...写起来就不是一般的简单了，题目中默认此节点不是表头或表尾，所以这种方法是完全可以的，如果是表尾的话就不好玩了！

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2.时间复杂度与空间复杂度

现在我们来看下，如何分析一段代码的时间复杂度？有三个比较实用的方法可以分享。 1. 只关注循环执行次数最多的一段代码 大 O 这种复杂度表示方法只是表示一种变化趋势。...我们通常会忽略掉公式中的常量、低阶、系数，只需要记录一个最大阶的量级就可以了。所以，我们在分析一个算法、一段代码的时间复杂度的时候，也只关注循环执行次数最多的那一段代码就可以了。...乘法法则：嵌套代码的复杂度等于嵌套内外代码复杂度的乘积 刚刚说了一个加法原则，这里说的乘法原则，以此类推，你也应该能「猜到」公式。...只要代码的执行时间不随 n 的增大而增长，这样代码的时间复杂度我们都记作 O(1)。或者说，一般情况下，只要算法中不存在循环语句、递归语句，即使有成千上万行的代码，其时间复杂度也是Ο(1)。 2....++; } } 把 O(n) 的代码再嵌套循环一遍，它的时间复杂度就是 O(n²) 了。

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时间复杂度和空间复杂度

这种与问题的大小无关（n的多少），执行时间恒定的算法，我们称之为具有O(1)的时间复杂度，又叫常数阶。...04 平方阶 下面例子是一个循环嵌套，它的内循环刚才我们已经分析过，时间复杂度为O(n)。...所以我们可以总结得出，循环的时间复杂度等于循环体的复杂度乘以该循环运行的次数。 那么下面这个循环嵌套，它的时间复杂度是多少呢?...也就是说，我们运行一段程序代码时，是希望看到平均运行时间的。 现实中，平均运行时间很难通过分析得到，一般都是通过运行一定数量的实验数据后估算出来的。一般在没有特殊说明的情况下，都是指最坏时间复杂度。...一般情况下，一个程序在机器上执行时，除了需要存储程序本身的指令、常数、变量和输入数据外，还需要存储对数据操作的存储单元，若输入数据所占空间只取决于问题本身，和算法无关，这样只需要分析该算法在实现时所需的辅助单元即可

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算法复杂度

三.时间复杂度分析 3.1 只关注循环执行次数最多的一段代码 大O这种复杂度表示方法只是一种变化趋势。 我们在分析一个算法、一段代码的时间复杂度的时候，也只关注循环执行次数最多的那一段代码就可以了。...，在最理想的情况下，执行这段代码的时间复杂度。...就像我们刚刚讲到的，在最理想的情况下，要查找的变量 x 正好是数组的第一个元素，这个时候对应的时间复杂度就是最好情况时间复杂度。 最坏情况时间复杂度就是，在最糟糕的情况下，执行这段代码的时间复杂度。...就像刚举的那个例子，如果数组中没有要查找的变量 x，我们需要把整个数组都遍历一遍才行，所以这种最糟糕情况下对应的时间复杂度就是最坏情况时间复杂度。 3.6 平均情况时间复杂度 还是用3.5的示例。...只有同一块代码在不同的情况下，时间复杂度有量级的差距，我们才会使用这三种复杂度表示法来区分。

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复杂度分析（上）：如何分析、统计算法的执行效率和资源消耗？

时间复杂度分析 1.只关注循环执行次数最多的一段代码 2.加法法则：总复杂度等于量级最大的那段代码的复杂度 3.乘法法则：嵌套代码的复杂度等于嵌套内外代码复杂度的乘积 几种常见时间复杂度实例分析 虽然代码千差万别...或者说，一般情况下，只要算法中不存在循环语句、递归语句，即使有成千上万行的代码，其时间复杂度也是Ο(1)。...x=log2n，所以，这段代码的时间复杂度就是 O(log2n)。 现在，我把代码稍微改下，你再看看，这段代码的时间复杂度是多少？...如果一段代码的时间复杂度是 O(logn)，我们循环执行 n 遍，时间复杂度就是 O(nlogn) 了。而且，O(nlogn) 也是一种非常常见的算法时间复杂度。...我们无法事先评估 m 和 n 谁的量级大，所以我们在表示复杂度的时候，就不能简单地利用加法法则，省略掉其中一个。所以，上面代码的时间复杂度就是 O(m+n)。

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分析时间与空间复杂度《三钻数据结构与算法笔记》

这种方式时间复杂度是？...y轴是Operations就是操作复杂度的指数； x轴是Elements就是n我们的循环次数 ； 这里我们可以看到在n比较小的时候，复杂度是相对稳定的； 但是当n越来越大时，Big-O复杂度就会急速飙升...时间复杂度是 O(n)，无论是前序、中序或者后序每一个节点都会访问一次，并且仅访问一次； 所以就是二叉树的节点总数，也就是O(n)的线性时间复杂度； 图的遍历：时间复杂度是多少？...； 常见面试题： 二叉树遍历中的前序、中序、后序：时间复杂度是多少？...- O(n) 图的遍历：时间复杂度是多少？ - O(n) 搜索算法：DFS、BFS时间复杂度是多少？ - O(n) 二分查找：时间复杂度是多少？

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算法时空复杂度分析实用指南

但有些算法的复杂度会和算法的输入数据有关，没办法提前给出一个特别精确的时间复杂度，那么在这种情况下，用 Big O 记号扩大时间复杂度的上界就变得有意义了。...对于这种情况，比较简单的处理方式就是按最坏情况做近似处理： 这棵树的高度有多高？不知道，那就按最坏情况来处理，假设全都是面额为 1 的硬币，这种情况下树高为N。 这棵树的结构是什么样的？...} } } 标准的队列实现中，push和pop方法的时间复杂度应该都是O(1)，但这个MonotonicQueue类的push方法包含一个循环，其复杂度取决于参数e，最好情况下是O(1)，而最坏情况下复杂度应该是...对于这种情况，我们用平均时间复杂度来衡量push方法的效率比较合理。虽然它包含循环，但它的平均时间复杂度依然为O(1)。...非递归算法中嵌套循环的复杂度依然可能是线性的；数据结构 API 需要用平均时间复杂度衡量性能；递归算法本质是遍历递归树，时间复杂度取决于递归树中节点的个数（递归次数）和每个节点的复杂度（递归函数本身的复杂度

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算法读书笔记(1)-时间、空间复杂度分析

时间复杂度分析 1.只关注循环执行次数最多的一段代码 大 O 这种复杂度表示方法只是表示一种变化趋势。...具体的代码上，我们可以把乘法法则看成是嵌套循环 几种常见时间复杂度实例分析 多项式量级和非多项式量级。其中，非多项式量级只有两个：O(2n) 和 O(n!)。...最好情况时间复杂度就是，在最理想的情况下，执行这段代码的时间复杂度 最坏情况时间复杂度就是，在最糟糕的情况下，执行这段代码的时间复杂度。...只有同一块代码在不同的情况下，时间复杂度有量级的差距，我们才会使用这三种复杂度表示法来区分。...最坏的情况下，数组中没有空闲空间了， 我们需要先做一次数组的遍历求和，然后再将数据插入，所以最坏情况时间复杂度为 O(n)。 那平均时间复杂度是多少呢？答案是 O(1)。

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数据结构与算法之美 - 时间和空间复杂度

乘法法则：嵌套代码的复杂度等于嵌套内外代码复杂度的乘积 嵌套代码求乘积：比如递归、多重循环等。...由于 时间复杂度 描述的是算法执行时间与数据规模的 增长变化趋势，所以 常量、低阶、系数 实际上对这种增长趋势不产生决定性影响，所以在做时间复杂度分析时 忽略 这些项。...3.5 时间复杂度分类 时间复杂度可以分为： •最好情况时间复杂度（best case time complexity）：在最理想的情况下，执行这段代码的时间复杂度。...•最坏情况时间复杂度（worst case time complexity）：在最糟糕的情况下，执行这段代码的时间复杂度。...代码在不同情况下复杂度出现量级差别，则用代码所有可能情况下执行次数的加权平均值表示。 要查找的变量 x 在数组中的位置，有 n+1 种情况：在数组的 0～n-1 位置中和不在数组中。

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经典动态规划：高楼扔鸡蛋（进阶篇）

预计阅读时间：9 分钟 我们在 上篇文章 聊了高楼扔鸡蛋问题，讲了一种效率不是很高，但是较为容易理解的动态规划解法。...= min(res, not_broken + 1) memo[(K, N)] = res return res return dp(K, N) 这个算法的时间复杂度是多少呢...动态规划算法的时间复杂度就是子问题个数 × 函数本身的复杂度。 函数本身的复杂度就是忽略递归部分的复杂度，这里dp函数中用了一个二分搜索，所以函数本身的复杂度是 O(logN)。...子问题个数也就是不同状态组合的总数，显然是两个状态的乘积，也就是 O(KN)。 所以算法的总时间复杂度是 O(K*N*logN), 空间复杂度 O(KN)。...这个算法的时间复杂度是多少？很明显就是两个嵌套循环的复杂度 O(KN)。 另外注意到dp[m][k]转移只和左边和左上的两个状态有关，所以很容易优化成一维dp数组，这里就不写了。

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时间复杂度与空间复杂度

O(n),因为循环体中的代码需要执行n次 2.平方阶 一般嵌套循环属于这种时间复杂度 public static void main(String[] args) { int sum = 0,...，内层循环就执行100次，那总共程序想要从这两个循环中出来，就需要执行100*100次，也就是n的平方次，所以这段代码的时间复杂度是O(n^2). 3.立方阶 一般三层嵌套循环属于这种时间复杂度 public...)这几种时间复杂度，而如果发现算法的时间复杂度为平方阶、立方阶或者更复杂的，那我们可以分为这种算法是不可取的，需要优化。...，即使在最坏情况下，也能够正常提供服务，所以，除非特别指定，我们提到的运行时间都指的是最坏情况下的运行时间。...由于现在的计算机设备内存一般都比较大，基本上个人计算机都是4G起步，大的可以达到32G，所以内存占用一般情况下并不是我们算法的瓶颈，普通情况下直接说复杂度，默认为算法的时间复杂度。

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经典动态规划：高楼扔鸡蛋（进阶篇）

= min(res, not_broken + 1) memo[(K, N)] = res return res return dp(K, N) 这个算法的时间复杂度是多少呢...动态规划算法的时间复杂度就是子问题个数 × 函数本身的复杂度。 函数本身的复杂度就是忽略递归部分的复杂度，这里dp函数中用了一个二分搜索，所以函数本身的复杂度是 O(logN)。...子问题个数也就是不同状态组合的总数，显然是两个状态的乘积，也就是 O(KN)。 所以算法的总时间复杂度是 O(K*N*logN), 空间复杂度 O(KN)。...while循环结束的条件是dp[K][m] == N，也就是给你K个鸡蛋，允许测试m次，最坏情况下最多能测试N层楼。 注意看这两段描述，是完全一样的！...这个算法的时间复杂度是多少？很明显就是两个嵌套循环的复杂度 O(KN)。 另外注意到dp[m][k]转移只和左边和左上的两个状态有关，所以很容易优化成一维dp数组，这里就不写了。

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经典动态规划：高楼扔鸡蛋（进阶篇）

= min(res, not_broken + 1) memo[(K, N)] = res return res return dp(K, N) 这个算法的时间复杂度是多少呢...动态规划算法的时间复杂度就是子问题个数 × 函数本身的复杂度。 函数本身的复杂度就是忽略递归部分的复杂度，这里dp函数中用了一个二分搜索，所以函数本身的复杂度是 O(logN)。...子问题个数也就是不同状态组合的总数，显然是两个状态的乘积，也就是 O(KN)。 所以算法的总时间复杂度是 O(K*N*logN), 空间复杂度 O(KN)。...while循环结束的条件是dp[K][m] == N，也就是给你K个鸡蛋，允许测试m次，最坏情况下最多能测试N层楼。 注意看这两段描述，是完全一样的！...这个算法的时间复杂度是多少？很明显就是两个嵌套循环的复杂度 O(KN)。 另外注意到dp[m][k]转移只和左边和左上的两个状态有关，所以很容易优化成一维dp数组，这里就不写了。

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剑指Offer题解 - Day18

股票的最大利润」 力扣题目链接[1] 假设把某股票的价格按照时间先后顺序存储在数组中，请问买卖该股票一次可能获得的最大利润是多少？...示例 2: 输入: [7,6,4,3,1] 输出: 0 解释: 在这种情况下, 没有交易完成, 所以最大利润为 0。...「空间复杂度 O(1)」。 分析： 通过代码实现出动态规划方程，在力扣里执行代码并提交是可以通过的，但是效率特别的低。会发现比较耗时的代码是计算前 n 天的最小值，时间复杂度是O(n)。...而外层嵌套有循环，因此降低了执行效率。 所以，我们需要通过维护额外的变量进行统计前n天的最小值，而不要每次都动态计算。...「空间复杂度 O(1)」。 分析： 我们动态的缓存最新的最小值，避免了每次取prices[i]以前所有的值进行比较。如此优化，可以将时间复杂度降低至O(n) 。

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算法时间复杂度分析(一)

复杂度分析会比我实实在在跑一遍得到的数据更准确吗？ 首先，我可以肯定的说，这种评估算法的执行效率是正确的，并且在某些数据结构和算法的书籍中还专门给这种方法起了个名字—事后统计法。...以下是几个比较实用的方法，你可以参考一下： 1 只关注循环执行次数最多的一段代码 我刚才说了，大O这种复杂度表示方法只是表示一种变化趋势。...我们通常会忽略掉公式中的常量、低阶、系数，只需要记录一个最大阶的量级就可以了。 所以，我们在分析一个算法、一段代码的时间复杂度的时候，也只关注循环执行次数最多的那一段代码即可。...我们可以分别分析每一部分的时间复杂度，然后把它们放到一块儿，再取一个量级最大的作为整段代码的复杂度。 第一段的时间复杂度是多少呢？...例如，在一个嵌套循环中，外层迭代为T1, 内层迭代为T2, 如果T1 = m, T2 = n, 那么运行结果表示为O(m * n)。

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