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当n已知为常数时,时间复杂度是O(1)还是O(n)?

当n已知为常数时,时间复杂度是O(1)。

时间复杂度是用来衡量算法运行时间随输入规模增长的变化趋势。在这个问题中,n已知为常数,也就是说无论输入规模如何变化,n的值都不会发生变化。

在时间复杂度表示法中,O(1)表示算法的运行时间是常数级别的,不随输入规模的增长而变化。因此,当n已知为常数时,算法的时间复杂度是O(1)。

举个例子来说明,假设有一个函数,根据输入的n返回n的平方。无论n的值是多少,函数的运行时间都是固定的,不会随n的变化而变化。因此,这个函数的时间复杂度是O(1)。

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对应着就是F(n)去掉次要项以及常数项后的g(n)函数,此时称g(n)F(n)的渐进函数,然后通过大O记法来表示时间复杂度T(n),此时T(n) = O(g(n)); 非正式术语。...下面以执行基本操作总数3n^2 + 2n + 1,即F(n) = 3n^2 + 2n + 1例,来详细说明一下计算时间复杂度的大致过程。...其实要想求时间复杂度只需要记住上一小节提到的6个基本计算规则即可: 基本操作,即只有常数项,认为其时间复杂度O(1) 顺序结构,时间复杂度按加法进行计算 循环结构,时间复杂度按乘法进行计算 分支结构,...时间复杂度取最大值 判断一个算法的效率,往往只需要关注操作数量的最高次项,其它次要项和常数项可以忽略 在没有特殊说明时,我们所分析的算法的时间复杂度都是指最坏时间复杂度 1-4用于计算算法的总的基本操作说...此时已知了基本操作总数F(n),因此1-4条基本计算规则用不到了。

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