解决这个问题的时间复杂度是多少？

时间复杂度是衡量算法执行时间随输入规模增长而增长的度量。它描述了算法的运行时间与问题规模之间的关系。时间复杂度通常用大O符号表示。

对于给定的问题，不同的算法可能具有不同的时间复杂度。常见的时间复杂度包括：

常数时间复杂度（O(1)）：算法的执行时间与问题规模无关，无论输入规模多大，执行时间都保持不变。例如，访问数组中的某个元素。
线性时间复杂度（O(n)）：算法的执行时间与问题规模成线性关系。例如，遍历一个数组或链表。
对数时间复杂度（O(log n)）：算法的执行时间随问题规模的增加而增加，但增长速度较慢。例如，二分查找算法。
平方时间复杂度（O(n^2)）：算法的执行时间与问题规模的平方成正比。例如，嵌套循环遍历一个二维数组。
指数时间复杂度（O(2^n)）：算法的执行时间随问题规模的增加呈指数级增长。例如，穷举搜索算法。

除了以上常见的时间复杂度，还有更高阶的复杂度，如O(n^3)、O(n^k)等。

需要注意的是，时间复杂度只是对算法执行时间的一种估计，它并不考虑具体的硬件环境、编程语言等因素。在实际应用中，还需要综合考虑其他因素，如空间复杂度、算法的可读性、可维护性等。

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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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约瑟夫环问题解决方法时间复杂度分析

看了几篇博客并思索许久后打算写这篇博客来探究约瑟夫环问题在选取不同数据结构和不同处理方法的时候时间复杂度的优劣。...分析时间复杂度：　　如果要去直接模拟约瑟夫问题的各个环节的话，因为每次都要报数报m次，不考虑具体是什么数据结构实现存储，n个人需要报 n - 1次数，那么问题规模是O(n * m) 　　考虑具体使用的数据结构...，比如数组，0号位代表一号人，1号位代表二号人，以此类推，那么有两种方法：　　　　1.每当有一个人遇害，就把这个人从数组中删去，并且将此人后面的人向前移动。　　　　...2.只是把遇害者的位置标记，不删除该位置，之后访问的时候检查到某个位置的值之前标记过的话就跳过（没有人在这个位置上）　　第一种情况，总共要挪动多少人具体是难以推测的，因为每次都是以m为位移在当前数组上找下一个位置...　　至于公式推导法......因为是从 2 到 n 遍历，相当于线性时间复杂度 O (n)，真的是数学可以造成降维打击......

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算法的时间复杂度

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时间复杂度的计算

如果我们想验证一段代码的效率，一个最直接的办法就是编出来之后运行一下，这个方法称为事后统计方法，但是这个方法存在着非常大的弊端，比如我们需要时间编写代码，而代码写完后如果不符合要求需要重新编写；测试的方法会受到硬件和内存占有率的影响等等...所以为了让代码的评估更加规范和科学，我们更多的使用事前分析估计方法，即计算一个代码的时间复杂度。...3.将最高阶的项前面的系数换成1. 这个方法被称之为大O阶方法。...O(3)吗，按照规则1，上述代码的时间复杂度应该是O(1)。...上述代码的时间复杂度应该是 ? 最后给出常见的执行次数函数与其对应的时间复杂度： ? 常见时间复杂度排序： ?

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时间复杂度的计算

时间复杂度 方法： 1、按效率从高到低排列： 2、取最耗时的部分 4个便利的法则：对于一个循环，假设循环体的时间复杂度为 O(n)，循环次数为 m，则这个循环的时间复杂度为 O(n×...\n"); // 循环体时间复杂度为 O(1) }} 时间复杂度为：O(n×1) 对于多个循环，假设循环体的时间复杂度为 O(n)，各个循环的循环次数分别是a, b, c…...，则这个循环的时间复杂度为 O(n×a×b×c…)。...\n"); // 循环体时间复杂度为 O(1) } }} 时间复杂度为：O(1×n×n)，即O（n²）对于顺序执行的语句或者算法，总的时间复杂度等于其中最大的时间复杂度...\n"); } } 时间复杂度为：O（n²）对于条件判断语句，总的时间复杂度等于其中时间复杂度最大的路径的时间复杂度。

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——算法的时间复杂度和空间复杂度

一个算法执行所耗费的时间，从理论上说，是不能算出来的，只有你把你的程序放在机器上跑起来，才能知道。但是我们需要每个算法都上机测试吗？是可以都上机测试，但是这很麻烦，所以才有了时间复杂度这个分析方式。...一个算法所花费的时间与其中语句的执行次数成正比例，算法中的基本操作的执行次数，为算法的时间复杂度。找到某条基本语句与问题规模N之间的数学表达式，就是算出了该算法的时间复杂度。...空间复杂度不是程序占用了多少bytes的空间，因为这个也没太大意义，所以空间复杂度算的是变量的个数。空间复杂度计算规则基本跟实践复杂度类似，也使用大O渐进表示法。...，至少有三种不同的方法可以解决这个问题。...你可以使用空间复杂度为 O(1) 的原地算法解决这个问题吗？

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算法的时间复杂度与空间复杂度

，然后给这个函数传值50，会算很长时间才会出现结果（不算溢出）。...时间复杂度主要衡量一个算法的运行快慢，而空间复杂度主要衡量一个算法运行所需要的额外空间。时间复杂度 时间复杂度的定义：在计算机科学中，算法的时间复杂度是一个函数，它定量描述了该算法的运行时间。...一个算法执行所耗费的时间，从理论上说，是不能算出来的，只有你把你的程序放在机器上跑起来，才能知道。但是我们需要每个算法都上机测试吗？是可以都上机测试，但是这很麻烦，所以才有了时间复杂度这个分析方式。...这里就用到了大O表示法： 1、用常数1取代运行时间中的所有加法常数。 2、在修改后的运行次数函数中，只保留最高阶项。 3、如果最高阶项存在且不是1，则去除与这个项目相乘的常数。...空间复杂度不是程序占用了多少bytes的空间，因为这个也没太大意义，所以空间复杂度算的是变量的个数。空间复杂度计算规则基本跟实践复杂度类似，也使用大O渐进表示法。

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算法的时间复杂度和空间复杂度

(N-1) + Fib(N-2); } 这个算法看起来十分简洁，但是它的效率是很差劲的，算50以上就会算算很久，那么它的效率就很差，效率的好坏不能只是看代码是否简洁。 ...算法的复杂度 算法的复杂度就是用来衡量一个算法的效率，一般由两个指标构成，时间复杂度和空间房租啊都。时间复杂度在乎算法的运行快慢，空间复杂度衡量一个算法运行时所需要的额外空间大小。...时间复杂度 概念时间复杂度是一个函数，它用于定量描述一个算法的运行时间，一个算法所消耗的时间是不可以算出来的，只有放到机器上才能得知，但是很麻烦。...时间复杂度是一个分析方法，用于分析一个算法的运行相对时间，一个算法的时间与其中的语句执行次数成正比例，算法中基本操作执行次数，就是算法的时间复杂度。 ...空间复杂度 空间复杂度是用来衡量一个算法占用的额外的空间的大小。这个与时间复杂度类似，也用大O渐进表示法。

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算法的时间复杂度与空间复杂度

二、时间复杂度的计算表示方法我们一般用“大O符号表示法”来表示时间复杂度：T(n) = O(f(n)) n是影响复杂度变化的因子，f(n)是复杂度具体的算法。...log2n，因此这个代码的时间复杂度为O(logn)。...**这儿有个问题，为什么明明应该是O(log2n）,却要写成O(logn)呢?...空间复杂度 O(n) int[] m = new int[n] for(i = 1; i <= n; ++i) { j = i; j++; } 这段代码中，第一行new了一个数组出来，这个数据占用的大小为...可能有的开发者接触时间复杂度和空间复杂度的优化不太多（尤其是客户端），但在服务端的应用是比较广泛的，在巨大并发量的情况下，小部分时间复杂度或空间复杂度上的优化都能带来巨大的性能提升，是非常有必要了解的。

1.5K1 0

算法的时间复杂度和空间复杂度计算

1、算法时间复杂度 1.1算法时间复杂度的定义：在进行算法分析时，语句总的执行次数T(n)是关于问题规模n的函数，进而分析T(n)随n的变化情况并确定T(n)的数量级。...它表示随问题规模n的增大，算法执行时间的增长率和f(n)的增长率相同，称作算法的渐近时间复杂度，简称为时间复杂度，是一种“渐进表示法”。其中f(n)是问题规模n的某个函数。...得到的最后结果就是大O阶。 ①常数阶例：段代码的大O是多少？...于是由2^x = n得到x = log(2)n，所以这个循环的时间复杂度为O(logn)。...这样，所谓的判断某一年是否为闰年就变成了查找这个数组某一个元素的值的问题。第一种方法相比起第二种来说很明显非常节省空间，但每一次查询都需要经过一系列的计算才能知道是否为闰年。

1.6K2 0

算法的时间复杂度和空间复杂度-总结

一般情况下，对一个问题（或一类算法）只需选择一种基本操作来讨论算法的时间复杂度即可，有时也需要同时考虑几种基本操作，甚至可以对不同的操作赋予不同的权值，以反映执行不同操作所需的相对时间，这种做法便于综合比较解决同一问题的两种完全不同的算法...一般来说多项式级的复杂度是可以接受的，很多问题都有多项式级的解——也就是说，这样的问题，对于一个规模是n的输入，在n^k的时间内得到结果，称为P问题。...log2n ,那么这个算法时间效率比较高，如果是2n ,3n ,n!...算法的输入输出数据所占用的存储空间是由要解决的问题决定的，是通过参数表由调用函数传递而来的，它不随本算法的不同而改变。...；有的算法需要占用的临时工作单元数与解决问题的规模n有关，它随着n的增大而增大，当n较大时，将占用较多的存储单元，例如将在第九章介绍的快速排序和归并排序算法就属于这种情况。

1.3K2 0

递归算法的时间复杂度

，第一层的遍历时间复杂度是n，第二层遍历的时间复杂度是n，内层的时间复杂度是O（n^2），再加上递归，最后的时间复杂度是O（2^n*n^2），这个算法可见很粗糙，假如递归深度到是100，最后执行效率简直会让人头皮发麻...，这次我们看看时间复杂度是多少。...(n-2) 这个算法的时间复杂度是O(2^n)，关于时间复杂度具体看调用次数便能明白。...O(1)，这样这个算法的时间复杂度就是O(n)。...递归算法的优化大概就是避免重复运算，将中金状态保存起来，以便下次使用，从结构上来看，是将时间复杂度转换为空间复杂度来解决。

2.2K2 0

算法中的时间复杂度

概述程序员写代码过程中总要用到算法，而不同的算法有不同的效率，时间复杂度是用来评估的算法的效率的一种方式。...平方阶立方阶对数阶概念在计算机科学中，时间复杂性，又称时间复杂度，算法的时间复杂度是一个函数，它定性描述该算法的运行时间。...时间复杂度常用大O符号表述。时间复杂度可被称为是渐近的，即考察输入值大小趋近无穷时的情况。...简单理解就是：用 “大O” 表示 “时间复杂度”，示例： O(n) 用一个函数表达算法复杂度的值，格式：O( 具体不同的函数）它定性的描述“运行时间” 它是渐进的，趋向接近的。...渐进时间复杂度 为便于计算时间复杂度，通常会估计算法的操作单元数量，每个单元运行的时间都是相同的。因此，总运行时间和算法的操作单元数量最多相差一个常量系数。

1.1K1 0

算法时间复杂度的计算

一、算法时间复杂度定义在进行算法分析时候,语句总的执行次数T(n)是关于问题规模n的函数,进而分型T(n)随着n的变化情况并确定T(n)的数量级.算法的时间复杂度,也就是算法的时间度量记作...:T(n)=O(f(n)).它表示随着问题规模n的增大,算法执行时间的增长率和f(n)的增长率相同,称作算法的渐近时间复杂度,简称时间复杂度.其中f(n)是问题规模n的某个函数....简单来说T(n)代表时间频度：一个算法中语句执行次数称为时间频度时间复杂度就是：算法的时间复杂度描述的是T(n)的变化规律，计作：T(n) = O(f(n))。...如果最高阶项存在且不是1，则去除与这个项乘积的常数。...、线性阶 for(let i=0;i<n;i++){ /* 这里是时间复杂度为O(1)的程序步骤序列*/ } 关键就是要分析循环结构的运行情况上面这是一个for循环,那么它的时间复杂度又是多少呢

1.2K1 0

理解算法的时间复杂度

正文共：4126 字预计阅读时间： 11 分钟翻译：疯狂的技术宅来源：logrocket ? 理解算法的时间复杂度 在计算机科学中，算法分析是非常关键的部分。找到解决问题的最有效算法非常重要。...可能会有许多算法能够解决问题，但这里的挑战是选择最有效的算法。现在关键是假如我们有一套不同的算法，应该如何识别最有效的算法呢？在这里算法的空间和时间复杂度的概念出现了。...我们将通过解决一个特定问题的例子来帮你理解时间复杂度，这个问题是搜索。我们必须在数组中查找一个元素（在这个问题中，假设数组已经按升序排序）。...为了解决这个问题，我们有两种算法：线性搜索二分搜索假设数组包含十个元素，要求我们在数组中找到数字 10。...资料来源：Learneroo 如果要在这个问题上应用此逻辑，那么首先我们将 search_digit 与数组的中间元素进行比较，即 5。

1.1K3 0

算法的时间复杂度和空间复杂度笔记

计算机科学家普遍认为前者（即多项式时间复杂度的算法）是有效算法，把这类问题称为**P（Polynomial,多项式）类问题，而把后者（即指数时间复杂度的算法）称为NP（Non-Deterministic...**注意：**一般来说多项式级的复杂度是可以接受的，很多问题都有多项式级的解——也就是说，这样的问题，对于一个规模是n的输入，在n^k的时间内得到结果，称为P问题。...**一个经验规则：**其中c是一个常量，如果一个算法的复杂度为c 、 log2n 、n 、 n*log2n ,那么这个算法时间效率比较高，如果是2^n ,3^n ,n!...1.算法的输入输出数据所占用的存储空间是由要解决的问题决定的，是通过参数表由调用函数传递而来的，它不随本算法的不同而改变。...3.算法在运行过程中临时占用的存储空间随算法的不同而异，有的算法只需要占用少量的临时工作单元，而且不随问题规模的大小而改变，我们称这种算法是“就地"进行的，是节省存储的算法；有的算法需要占用的临时工作单元数与解决问题的规模

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数据结构算法的时间复杂度_数据结构中排序的时间复杂度

数据结构之算法时间复杂度 原文链接算法的时间复杂度定义为：在进行算法分析时，语句总的执行次数T(n)是关于问题规模n的函数，进而分析T(n)随n的变化情况并确定T(n)的数量级。...算法的时间复杂度，也就是算法的时间量度，记作：T(n}=0(f(n))。它表示随问题规模n的增大，算法执行时间的埔长率和 f(n)的埔长率相同，称作算法的渐近时间复杂度，简称为时间复杂度。...其中f( n)是问题规横n的某个函数。根据定义，求解算法的时间复杂度的具体步骤是：找出算法中的基本语句　　算法中执行次数最多的那条语句就是基本语句，通常是最内层循环的循环体。...这里 n 的二次方不是 1 所以要去除这个项的相乘常数，算式变为：执行总次数 = n^2 因此最后我们得到上面那段代码的算法时间复杂度表示为： O( n^2 ) 下面我把常见的算法时间复杂度以及他们在效率上的高低顺序记录在这里...故此上述算法的时间复杂度的递归关系如下: 常用排序算法时间复杂度

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解决thinkphp，session缓存时间的问题

【技巧分享】最近很多朋友在问，怎么设置session的时间，尽可能长久一点，因为在开发的时候总是要登录就很麻烦，因此我总结了一些我个人的经验技巧给大家！...thinkphp的session设置周期是无效的；直接的影响就是无法保留用户的登陆状态；用thinkphp开发的项目；关闭浏览器后用户就退出了；即便设置了session周期也没作用；这个bug存在很久了...；但是thinkphp官网一直没处理更新；吐槽完毕；下面来解决这个bug：首先需要在 /Thinkphp/Common/funtion.php 公告函数的第1213行添加如下内容；如果不是在1213...行；就搜索gc_maxlifetime；更改后的代码然后在配置项/Application/Common/conf/config.php中添加如下代码 ok；大功告成

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假设每条语句执行消耗的时间一致，那么执行次数越多，消耗的时间自然就多，而时间复杂度自然就高。时间复杂度常用大O符号表述，不包括这个函数的低阶项和首项系数。...大家不要觉得算法这东西没有用，觉得是顶尖的程序员才用得到。其实我们在工作中，要经常根据情况新增许多工具类，这些解决具体问题的工具类往往又要涉及到递归、循环、排序、动态规划等问题。...随着问题规模n的不断增大，上述时间复杂度不断增大，算法的执行效率越低。 ?...O(1)的1代表的是常数，常数阶的算法的复杂度是不会随着问题规模的增大而增大，这样的代码不管有多少行，都可以用O(1)来表示它的时间复杂度。...每次循环的时候 i都会乘2，那么总共循环的次数就是log2n，因此这个代码的时间复杂度为O(log2n)。

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