如何用程序化出logn n nlogn n的平方的时间函数曲线
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- 2022-10-29 20:49回答 1 已采纳
- 2022-02-16 19:15回答 2 已采纳 是的，是O(logn)
- 2013-09-14 12:20回答 2 已采纳 logn是指用到了二分查找。即每次取之前总数的一半。直到最后一个就是我们要找的。 数学解释：假设原来总的个数为N个，每次查找为上一次的一半，经过x次找到我们要的结果。 公式表达：N*（
- 2020-04-26 19:20Temple_四喵的博客 常见时间复杂度 时间复杂度(升序) 术语 举例 O(1)O(1)O(1) 常数阶 1 O(logn)O(logn)O(logn) 对数阶 3log2n+13log_2n +13log2n+1 O(n)O(n)O(n) 线性阶 2n + 1 O(nlogn)O(nlogn)O(nlogn) nlogn阶 4n+3nlog2n+14n +3...
- 2019-07-05 15:52回答 1 已采纳 https://blog.csdn.net/guanyasu/article/details/53488007
- 2022-10-23 18:33回答 1 已采纳 时间复杂度应该是 sqrt(n)因为当 i*(i+1)/2 的值刚好大于 n 时 i 应该略小于 sqrt(n) 的值其中 sqrt(n) 指根号n
- 2022-08-22 14:25回答 3 已采纳 保证AC: #include<iostream> #include<cstdio> #include<cstdlib> #include<cstring&g
- 2019-05-06 10:44来自江南的你的博客 上一讲中我们提到设计算法要尽量的提高效率，这里效率高一般指的是算法的执行时间。 那么我们如何来度量一个算法的执行时间呢？ 所谓“是骡子是马拉出来遛遛”，比较容易想到的方法就是我们把算法跑若干次，然后拿...
- 2023-01-17 22:25回答 2 已采纳 logn 其实是log2n 的一种简便写法，网上大家默认的，两个是一个东西
- 2022-09-27 18:27回答 1 已采纳 数组前三个元素取中间的一个就行了
- 2018-06-09 11:37回答 1 已采纳 https://www.cnblogs.com/maples7/archive/2015/05/02/4472208.html
- 2018-04-13 10:57爱草莓的番茄酱的博客 函数的渐近增长假设两个算法的输入规模都是n，算法A要做2n+3次操作，可以这么理解：先执行n次的循环，执行完成后再有一个n次的循环，最后有3次运算。算法B要做3n+1次操作，理解同上，它们哪一个更快些呢？在解答问题...
- 2021-05-16 15:09回答 5 已采纳 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> int main() { int i,j; int sum=0,cnt=0;
- 2022-10-18 18:46破晓之翼的博客 本文我们详细的学习了时间和空间复杂度的算法的函数表达，以及在实际工作中指数型函数从泛型到实例。tips：对于知识型的内容创作者来说，积累性的成长和回报曲线也如同指数型函数的曲线，必须熬过漫长的积累期，不断...
- 2024-04-21 23:36头晕的唐老鸭的博客 类似于时间复杂度的讨论，一个算法的空间复杂度(Space Complexity)定义为该算法所耗费的存储空间，它也是问题规模 n 的函数。空间复杂度(Space Complexity)是对一个算法在运行过程中临时占用存储空间大小的量度。有...
- 2020-09-18 21:15一角钱技术的博客 所以我们在写程序的时候，一定要对自己编写的程序的时间和空间复杂度有所了解，而且是养成习惯的，写完了之后能够下意识地分析出你这段程序的时间和空间复杂度，以及能够用最简洁的时间和空间复杂度完成这段程序。...
- 2019-10-24 23:34天街酥雨的博客 如果一个算法用常数时间（Ο(1)）将问题的大小削减为其一部分（通常为1/2），那么该算法就是Ο(N logN) 。另一方面，如果使用常数时间只是把问题减少一个常数的数量（如将问题减少1），那么这种算法就是Ο(N)的。 ...
- 2023-02-27 13:13十七号城市的博客 数据结构 + 算法 = 程序。无论从事前端还是后端，无论使用什么编程语言，只要想进大厂，都绕不开考核数据结构与算法。本文中的代码均用Java编写，当然，也可以使用其他语言来实现。
- 2023-07-17 16:03Fan 的博客 那将这个规律抽象成公式就是： 如果 T 1 ( n ) = O ( f ( n ) ) T1_{\left(n \right)} = O(f_{\left(n \right)}) T1(n)=O(f(n))， T 2 ( n ) = O ( g ( n ) ) T2_{\left(n \right)} = O(g_{\left(n \right)}) T2...
- 2020-12-16 08:50刘架构的博客 很早以前曾写过冒泡排序的文章 ，那时候还只知道用排序，现在随着业务的积累，自己在这个行业也懂了一点皮毛，特地总结一下自己学过的排序算法，以及排序的性能，参考了许许多多的资料 ，明白了排序的的方式千奇百怪...
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