是该函数的时间复杂度O(n * (n * log n²))

该函数的时间复杂度为O(n * (n * log n²))。

时间复杂度描述了算法执行所需的时间与输入规模之间的关系。在这个函数中，n代表输入规模。

根据给定的时间复杂度，我们可以分析函数的执行效率。在这种情况下，函数的时间复杂度可以简化为O(n² * log n)。

具体解释如下：

外层循环的时间复杂度为O(n)，表示需要执行n次。
内层循环的时间复杂度为O(n * log n²)，表示需要执行n * log n²次。

因此，整个函数的时间复杂度为O(n * (n * log n²))。

这个时间复杂度表示函数的执行时间随着输入规模n的增加而呈二次方增长，并且还受到对数因子的影响。

在实际应用中，如果需要处理大规模数据，这个时间复杂度可能会导致函数的执行时间非常长。因此，我们可能需要优化算法或者使用更高效的数据结构来改善性能。

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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)。...hash[MAXN]; template void Sort(T arr[],int n){ 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...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)。

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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...但是不可能是分数或者负数。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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究竟为什么，快速排序的时间复杂度是n*lg(n)？ | 经典面试题

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c++ 字典顺序生成全排列，蛮力算法时间复杂度 Θ(n*n!)

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