以下时间复杂度如何计算？是不是O((n-1)^2)？我看两个都循环n-1次。
数据结构关于时间复杂度的计算
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threenewbee 2023-09-06 20:50关注复杂度是要去掉常数项、低阶项和系数的，所以应该是 O(n^2)
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- 2023-04-05 19:45回答 2 已采纳 这个是递归求n的阶乘，会递归n次，每次递归的内部计算时间都是常数，所以时间复杂度是O(n)。fact是递归函数，它内部会调用它自己，算n-1的阶乘，递归直到算1的阶乘。
- 2021-09-05 15:55回答 1 已采纳 就是O(N)
- 2021-09-08 18:32回答 1 已采纳 第一次i=0 j=0 j<i不成立循环0次第二次i=1 j=0 j<i成立循环1次。。。第n次循环n-11+2+..+n-1=(n*(n-1))/2复杂度O（n²）
- 2023-08-08 17:58深鱼~的博客 实现一些项目，需要在内存中将数据存储起来，数据结构就是计算机存储、组织数据的方式。指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。eg：数组，链表，树...算法简单来说就是一系列的计算步骤，用来将输入...
- 2022-02-28 17:48回答 1 已采纳 x=n，固(y+1)^2<=n，即y+1<=根号n，y每次增1，就是y从1一直自增到根号n那么多步，复杂度就是根号n了
- 2022-08-11 19:11回答 1 已采纳 你调用的库里是封装了函数的，肯定不能简单的计算时间复杂度为1，至于这个函数需要时间复杂度是多久，需要你思考其内部是否必须有for循环才能实现
- 2023-04-19 21:40回答 2 已采纳 m+n和n其实都是O(n)
- 2022-12-12 20:32爱敲代码的三毛的博客 时间复杂度是用来衡量一个算法的运行速度，而空间复杂度主要是用来衡量一个算法的所需要的额外空间，早期的计算机存储容量很小，所以比对空间复杂度很是在乎。但是随着计算机的叙述发展，计算机的存储已经到了一个很...
- 2022-05-18 12:57回答 1 已采纳 O（3n）= n
- 2023-04-12 20:32回答 1 已采纳 时间复杂度 O(log2n) 和 O(nlog2n) 都是表示算法的时间复杂度，但分别代表了不同的算法效率。其中，O(log2n) 表示算法的时间复杂度为对数级别，O(nlog2n) 表示算法的时间复
- 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
- 2024-01-31 23:32康熙38bdc的博客 在本文中，我们深入探讨了C语言中数据结构的时间复杂度与空间复杂度。通过不同的算法实例，我们理解了如何衡量算法效率，并学习了大O表示法及其在算法性能分析中的应用。我们还看到了如何通过改进算法来优化其时间...
- 2023-01-04 20:19回答 1 已采纳 建链表的方法有头插法和尾插法，使用头插法的链表是降序的，使用尾插法的链表是升序的。这题可以考虑为原始的两个链表是升序的，设置两个指针进行数据元素的大小比较，两个元素比较一次大小算作一次。在比较的过程中
- 2021-11-23 13:29pythontip的博客 为什么？ 对于编程来说，选择正确的数据结构是至关重要...所以接下来，给大家分享下如何评估时间复杂度以及Python核心数据结构的复杂度。 本文解释了 Python 中数据结构关键操作的 Big-O 表示法。 Big-O 表示法是一种测
- 2022-08-30 16:45Java冰激凌的博客 有两种算法效率：时间效率(Time Efficiency)和空间效率(Space Effiency)。
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