Big O表示法:O(n ^ 2)和O(n.log(n))之间的差异？

在计算机科学中，Big O表示法是一种描述算法时间复杂度的方法。时间复杂度是指执行算法所需的时间与输入数据规模之间的关系。Big O表示法通常用来评估算法的效率。

O(n^2)和O(n.log(n))是两种不同的时间复杂度表示方法。

O(n^2)表示算法的时间复杂度是输入数据规模n的平方。当n较大时，算法执行的时间会呈平方增长。O(n^2)通常表示嵌套循环的算法，例如冒泡排序和选择排序。

O(n.log(n))表示算法的时间复杂度是输入数据规模n乘以n的对数。当n较大时，算法执行的时间会呈线性增长。O(n.log(n))通常表示分治算法，例如归并排序和快速排序。

因此，O(n^2)和O(n.log(n))之间的差异在于它们的时间复杂度增长速度不同。当n较大时，O(n^2)的算法执行时间会远远超过O(n.log(n))的算法。因此，在选择算法时，应尽量避免使用O(n^2)的算法，而是选择更高效的O(n.log(n))算法。

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The Note based on Data Structures and Algorithm Analysis in C,CHAPTER 2: ALGORIT

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web服务器nginx的访问日志分析

前言 nginx是比较常用的web服务器器，网站架设成功后，某天访问量激增。将日志文件下载下来，分析访问来源等情况。记录分析过程。...总请求数 cat /tmp/n.log | wc -l 按IP请求分布 cat /tmp/n.log | awk '{ print $1 }' | sort -k 1 | uniq -c | sort...-rnk 1 每小时访问情况分布 cat /tmp/n.log | awk -F'[' '{print $2}' |awk -F':' '{print $1":"$2}'| sort -k 1 |...uniq -c | sort -rnk 1 按访问状态码统计 cat /tmp/n.log | awk '{print $9}' | sort -k 1 | uniq -c | sort -rnk 1...-o /opt/project/myblog/app/typecho/log.html 通过浏览器访问查看 https://itbunan.xyz/log.html 结果图见文章顶部

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时间和空间复杂度你可得把握住！！不行就让叔来~

目录前言算法效率时间复杂度大O的渐进表示法常见时间复杂度计算举例空间复杂度常见空间复杂度计算举例 ---- 前言本章主要讲解：时间复杂度和空间复杂度的讲解常见的复杂度相关练习...，而是算法中的基本操作的执行次数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注：实际计算时间复杂度不一定要计算精确的执行次数，只需要大概执行次数（大O的渐进表示法...）大O的渐进表示法大O符号（Big O notation）用于描述函数渐进行为的数学符号推导大O阶方法：用常数1取代运行时间中的所有加法常数在修改后的运行次数函数中，只保留最高阶项...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，得到的结果就是大O阶简单来说：大O的渐进表示法去掉了那些对结果影响不大的项，简洁明了的表示出了执行次数示例： void Func(...; } printf("%d\n", count); } 执行的基本操作次数：大O的渐进表示法: 注意：在实际中有些算法的时间复杂度存在最好、平均和最坏情况，一般情况关注的是算法的最坏运行情况

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大O表示法大O表示法被用来描述一个算法的性能或复杂度。...举个例子，如果你的代码用一个循环遍历 100 个元素，那么这个算法就是 O(n)，n 为 100，所以这里的算法在执行时就要做 100 次工作大O表示法就是将算法的所有步骤转换为代数项，然后排除不会对问题的整体复杂度产生较大影响的较低阶常数和系数...,只关心复杂度最重要的部分规律 Big-O 2 O(1) --> 就是一个常数 2n + 10 O(n) --> n 对整体结果会产生最大影响...对数可以是ln(底数为e)，log10，log2 或者以其它为底数，这无关紧要，它仍然是O(log n)，正如O(2n^2) 和 O(100n^2) 都记为 O(n^2)。...2^N) O(2^N)表示一个算法的性能将会随着输入数据的每次增加而增大两倍。

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