首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

02 复杂度分析_pythoner学习数据结构与算法系列

七种常见时间复杂度 O(1):Constant Complexity 常数复杂度 O(log n):Logarithmic Complexity 对数复杂度 O(n):Linear Complexity...线性复杂度 O(n^2):N square Complexity 平方复杂度 O(n^3):N cube Complexity 立方复杂度 O(2^n):Exxponential Growth 指数复杂度...不单指运算n次,也可能是2n次、3n次、、、etc 时间复杂度分析 分析方法: 通过一段代码 根据n的不同情况,会运行多少次,来判断该段代码的时间复杂度 样例分析: 一 、O(1):Constant Complexity...线性时间复杂度 #假设 print执行次数为y #则执行次数y与输入n满足:y=n的线性关系 #print(或循环体代码)时间复杂度是O(n) #或称为Linear Complexity 线性时间复杂度...平方 #嵌套循环 #同理,假设 print执行次数为y #则执行次数y与输入n满足:y=n^2的线性关系 #print(或循环体代码)时间复杂度是O(n^2) #或称为N square Complexity

48731
领券