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在这种情况下，嵌套循环的时间复杂度是多少？

在这种情况下，嵌套循环的时间复杂度是O(n^2)，其中n表示循环的次数。嵌套循环是指在一个循环体内部再嵌套另一个循环体，每个循环体的迭代次数都与n相关。由于嵌套循环的迭代次数是相乘关系，所以时间复杂度为O(n^2)。这种情况下，随着n的增大，循环的执行次数将呈平方级增长，因此时间复杂度较高。在实际开发中，如果嵌套循环的迭代次数较大，可能会导致程序执行时间过长，需要考虑优化算法或数据结构来减少循环次数，提高程序效率。

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相关搜索:这种for循环情况的时间复杂度是多少？这种情况下的时间复杂度是多少？这个嵌套循环的时间复杂度是多少？嵌套2次的for循环的时间复杂度是多少？递归函数中嵌套循环的时间复杂度是多少？这种分段树算法的时间复杂度是多少？时间复杂度嵌套循环嵌套for循环时间复杂度嵌套for循环的时间复杂度这个for循环的时间复杂度是多少？下面循环的时间复杂度是多少？求出嵌套循环的时间复杂度这种斐波纳契实现的时间复杂度是多少？在C++中迭代嵌套的for循环中的映射的时间复杂度是多少？以下代码循环的时间复杂度是多少？如何确定嵌套循环的时间复杂度？嵌套while循环代码的时间复杂度在下面的嵌套循环中，第二个for循环的时间复杂度是多少？嵌套在while循环中的for循环的时间复杂度大小的时间复杂度是多少？

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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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复杂度分析

# 时间复杂度分析的要点只关注循环执行次数最多的一段代码加法法则：总复杂度等于量级最大的那段代码的复杂度 乘法法则：嵌套代码的复杂度等于嵌套内外代码复杂度的乘积 # 最好、最坏和平均情况最好情况时间复杂度...（best case time complexity）：在最理想的情况下，执行代码的时间复杂度。...例如：在最理想的情况下，要查找的变量 x 正好是数组的第一个元素，此时最好情况时间复杂度为 1。...例如：在最理想的情况下，要查找的变量 x 正好是数组的最后个元素，此时最好情况时间复杂度为 n。...次加法，其时间复杂度和 N 的大小完全一致 T(n) = O(n) 【示例】嵌套循环的时间复杂度是多少？

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不用循环就能把原生的UTC时间格式转成“几天前”这种格式，这很【羊了个羊】

如何在不循环的情况下，把列表数据的时间修改为咱们习惯的“几秒前，几天前”格式，而不是UTC模式 Go原生的时间格式是UTC，很反人类，咱们是无法直接使用的。...通常的办法就是拿到数据数组之后，循环遍历一次，格式化每条记录的时间？那有咩有办法不循环就能格式化时间呢？...} ] }, "message": "成功" } 首先我们引入一个包，在控制台运行 go get github.com/liamylian/jsontime...时间操作 Add 我们在日常的编码过程中可能会遇到要求时间+时间间隔的需求，Go语言的时间对象有提供Add方法如下： func (t Time) Add(d Duration) Time 举个例子，求一个小时之后的时间...本方法和用t==u不同，这种方法还会比较地点和时区信息。 Before func (t Time) Before(u Time) bool 如果t代表的时间点在u之前，返回真；否则返回假。

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在O(1)时间复杂度删除链表节点复制节点的值

给定一个单链表中的一个等待被删除的节点(非表头或表尾)。请在在O(1)时间复杂度删除该链表节点。...Linked list is 1->2->3->4, and given node 3, delete the node in place 1->2->4 复制节点的值删除节点一般的做法是找到要删除节点的前一个节点...，然后把这个节点的next指针指向要删除的节点的下一个节点，一般都是这样做的，这个题要求O(1)的时间复杂度，显然是不允许遍历搜索的，而且给定的是节点的指针。...我们要删除这个节点，但是我们通过操作只能删除它的下一个节点，那我们能不能把下一个节点的数据拷贝过来到这个节点，然后把下个节点删除，这样就相当于把这个节点删除了我怎么会想到这个方法呢？...写起来就不是一般的简单了，题目中默认此节点不是表头或表尾，所以这种方法是完全可以的，如果是表尾的话就不好玩了！

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算法（2）

在保留最高阶项时发现，它根本么有最高阶项，所以这个算法的时间复杂度为O(1)。...这种与问题的大小无关（n的多少）,执行时间恒定的算法，我们称之具有O(1)的时间复杂度，又叫常数阶。...>下面的这段代码，时间复杂度又是多少呢？...6、平方阶下面例子是一个循环嵌套，它的内循环刚才我们已经分析过，时间复杂度为O(n)。...，**循环的时间复杂度等于循环体的复杂度乘以该循环运行的次数** 那么下面这个循环嵌套，它的时间复杂度是多少呢？

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2.时间复杂度与空间复杂度

现在我们来看下，如何分析一段代码的时间复杂度？有三个比较实用的方法可以分享。 1. 只关注循环执行次数最多的一段代码大 O 这种复杂度表示方法只是表示一种变化趋势。...我们通常会忽略掉公式中的常量、低阶、系数，只需要记录一个最大阶的量级就可以了。所以，我们在分析一个算法、一段代码的时间复杂度的时候，也只关注循环执行次数最多的那一段代码就可以了。...乘法法则：嵌套代码的复杂度等于嵌套内外代码复杂度的乘积刚刚说了一个加法原则，这里说的乘法原则，以此类推，你也应该能「猜到」公式。...只要代码的执行时间不随 n 的增大而增长，这样代码的时间复杂度我们都记作 O(1)。或者说，一般情况下，只要算法中不存在循环语句、递归语句，即使有成千上万行的代码，其时间复杂度也是Ο(1)。 2....++; } } 把 O(n) 的代码再嵌套循环一遍，它的时间复杂度就是 O(n²) 了。

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时间复杂度和空间复杂度

这种与问题的大小无关（n的多少），执行时间恒定的算法，我们称之为具有O(1)的时间复杂度，又叫常数阶。...04 平方阶下面例子是一个循环嵌套，它的内循环刚才我们已经分析过，时间复杂度为O(n)。...所以我们可以总结得出，循环的时间复杂度等于循环体的复杂度乘以该循环运行的次数。那么下面这个循环嵌套，它的时间复杂度是多少呢?...也就是说，我们运行一段程序代码时，是希望看到平均运行时间的。现实中，平均运行时间很难通过分析得到，一般都是通过运行一定数量的实验数据后估算出来的。一般在没有特殊说明的情况下，都是指最坏时间复杂度。...一般情况下，一个程序在机器上执行时，除了需要存储程序本身的指令、常数、变量和输入数据外，还需要存储对数据操作的存储单元，若输入数据所占空间只取决于问题本身，和算法无关，这样只需要分析该算法在实现时所需的辅助单元即可

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算法复杂度

三.时间复杂度分析 3.1 只关注循环执行次数最多的一段代码大O这种复杂度表示方法只是一种变化趋势。我们在分析一个算法、一段代码的时间复杂度的时候，也只关注循环执行次数最多的那一段代码就可以了。...，在最理想的情况下，执行这段代码的时间复杂度。...就像我们刚刚讲到的，在最理想的情况下，要查找的变量 x 正好是数组的第一个元素，这个时候对应的时间复杂度就是最好情况时间复杂度。最坏情况时间复杂度就是，在最糟糕的情况下，执行这段代码的时间复杂度。...就像刚举的那个例子，如果数组中没有要查找的变量 x，我们需要把整个数组都遍历一遍才行，所以这种最糟糕情况下对应的时间复杂度就是最坏情况时间复杂度。 3.6 平均情况时间复杂度 还是用3.5的示例。...只有同一块代码在不同的情况下，时间复杂度有量级的差距，我们才会使用这三种复杂度表示法来区分。

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复杂度分析（上）：如何分析、统计算法的执行效率和资源消耗？

时间复杂度分析 1.只关注循环执行次数最多的一段代码 2.加法法则：总复杂度等于量级最大的那段代码的复杂度 3.乘法法则：嵌套代码的复杂度等于嵌套内外代码复杂度的乘积几种常见时间复杂度实例分析虽然代码千差万别...或者说，一般情况下，只要算法中不存在循环语句、递归语句，即使有成千上万行的代码，其时间复杂度也是Ο(1)。...x=log2n，所以，这段代码的时间复杂度就是 O(log2n)。现在，我把代码稍微改下，你再看看，这段代码的时间复杂度是多少？...如果一段代码的时间复杂度是 O(logn)，我们循环执行 n 遍，时间复杂度就是 O(nlogn) 了。而且，O(nlogn) 也是一种非常常见的算法时间复杂度。...我们无法事先评估 m 和 n 谁的量级大，所以我们在表示复杂度的时候，就不能简单地利用加法法则，省略掉其中一个。所以，上面代码的时间复杂度就是 O(m+n)。

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分析时间与空间复杂度《三钻数据结构与算法笔记》

这种方式时间复杂度是？...y轴是Operations就是操作复杂度的指数； x轴是Elements就是n我们的循环次数；这里我们可以看到在n比较小的时候，复杂度是相对稳定的；但是当n越来越大时，Big-O复杂度就会急速飙升...时间复杂度是 O(n)，无论是前序、中序或者后序每一个节点都会访问一次，并且仅访问一次；所以就是二叉树的节点总数，也就是O(n)的线性时间复杂度；图的遍历：时间复杂度是多少？...；常见面试题：二叉树遍历中的前序、中序、后序：时间复杂度是多少？...- O(n) 图的遍历：时间复杂度是多少？ - O(n) 搜索算法：DFS、BFS时间复杂度是多少？ - O(n) 二分查找：时间复杂度是多少？

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02 复杂度分析_pythoner学习数据结构与算法系列

：",n) #print 3次，时间复杂度是O(1)|常熟复杂度，没有 O(3)这种说法 #不论n=？...(n)+C) 上例中 i=i*2 的2换为3，时间复杂度就是O(log3(n)+1) TIPS:关于python中的log函数 #log在python中的简单计算 #默认log=ln,其他底用logk(...-前序、中序、后序 :时间复杂度是多少？...2.图的遍历，时间复杂度是多少？...)：图的遍历，时间复杂度也是O(n)，n是图的结点总数搜索算法：DFS(深度优先搜索)、BFS(广度优先搜索),时间复杂度是多少？

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算法时空复杂度分析实用指南

但有些算法的复杂度会和算法的输入数据有关，没办法提前给出一个特别精确的时间复杂度，那么在这种情况下，用 Big O 记号扩大时间复杂度的上界就变得有意义了。...对于这种情况，比较简单的处理方式就是按最坏情况做近似处理：这棵树的高度有多高？不知道，那就按最坏情况来处理，假设全都是面额为 1 的硬币，这种情况下树高为N。这棵树的结构是什么样的？...} } } 标准的队列实现中，push和pop方法的时间复杂度应该都是O(1)，但这个MonotonicQueue类的push方法包含一个循环，其复杂度取决于参数e，最好情况下是O(1)，而最坏情况下复杂度应该是...对于这种情况，我们用平均时间复杂度来衡量push方法的效率比较合理。虽然它包含循环，但它的平均时间复杂度依然为O(1)。...非递归算法中嵌套循环的复杂度依然可能是线性的；数据结构 API 需要用平均时间复杂度衡量性能；递归算法本质是遍历递归树，时间复杂度取决于递归树中节点的个数（递归次数）和每个节点的复杂度（递归函数本身的复杂度

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时间复杂度与空间复杂度

O(n),因为循环体中的代码需要执行n次 2.平方阶一般嵌套循环属于这种时间复杂度 public static void main(String[] args) { int sum = 0,...，内层循环就执行100次，那总共程序想要从这两个循环中出来，就需要执行100*100次，也就是n的平方次，所以这段代码的时间复杂度是O(n^2). 3.立方阶一般三层嵌套循环属于这种时间复杂度 public...)这几种时间复杂度，而如果发现算法的时间复杂度为平方阶、立方阶或者更复杂的，那我们可以分为这种算法是不可取的，需要优化。...，即使在最坏情况下，也能够正常提供服务，所以，除非特别指定，我们提到的运行时间都指的是最坏情况下的运行时间。...由于现在的计算机设备内存一般都比较大，基本上个人计算机都是4G起步，大的可以达到32G，所以内存占用一般情况下并不是我们算法的瓶颈，普通情况下直接说复杂度，默认为算法的时间复杂度。

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算法读书笔记(1)-时间、空间复杂度分析

时间复杂度分析 1.只关注循环执行次数最多的一段代码大 O 这种复杂度表示方法只是表示一种变化趋势。...具体的代码上，我们可以把乘法法则看成是嵌套循环几种常见时间复杂度实例分析多项式量级和非多项式量级。其中，非多项式量级只有两个：O(2n) 和 O(n!)。...最好情况时间复杂度就是，在最理想的情况下，执行这段代码的时间复杂度 最坏情况时间复杂度就是，在最糟糕的情况下，执行这段代码的时间复杂度。...只有同一块代码在不同的情况下，时间复杂度有量级的差距，我们才会使用这三种复杂度表示法来区分。...最坏的情况下，数组中没有空闲空间了，我们需要先做一次数组的遍历求和，然后再将数据插入，所以最坏情况时间复杂度为 O(n)。那平均时间复杂度是多少呢？答案是 O(1)。

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数据结构与算法之美 - 时间和空间复杂度

乘法法则：嵌套代码的复杂度等于嵌套内外代码复杂度的乘积嵌套代码求乘积：比如递归、多重循环等。...由于时间复杂度 描述的是算法执行时间与数据规模的增长变化趋势，所以常量、低阶、系数实际上对这种增长趋势不产生决定性影响，所以在做时间复杂度分析时忽略这些项。...3.5 时间复杂度分类时间复杂度可以分为： •最好情况时间复杂度（best case time complexity）：在最理想的情况下，执行这段代码的时间复杂度。...•最坏情况时间复杂度（worst case time complexity）：在最糟糕的情况下，执行这段代码的时间复杂度。...代码在不同情况下复杂度出现量级差别，则用代码所有可能情况下执行次数的加权平均值表示。要查找的变量 x 在数组中的位置，有 n+1 种情况：在数组的 0～n-1 位置中和不在数组中。

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经典动态规划：高楼扔鸡蛋（进阶篇）

预计阅读时间：9 分钟我们在上篇文章聊了高楼扔鸡蛋问题，讲了一种效率不是很高，但是较为容易理解的动态规划解法。...= min(res, not_broken + 1) memo[(K, N)] = res return res return dp(K, N) 这个算法的时间复杂度是多少呢...动态规划算法的时间复杂度就是子问题个数 × 函数本身的复杂度。函数本身的复杂度就是忽略递归部分的复杂度，这里dp函数中用了一个二分搜索，所以函数本身的复杂度是 O(logN)。...子问题个数也就是不同状态组合的总数，显然是两个状态的乘积，也就是 O(KN)。所以算法的总时间复杂度是 O(K*N*logN), 空间复杂度 O(KN)。...这个算法的时间复杂度是多少？很明显就是两个嵌套循环的复杂度 O(KN)。另外注意到dp[m][k]转移只和左边和左上的两个状态有关，所以很容易优化成一维dp数组，这里就不写了。

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经典动态规划：高楼扔鸡蛋（进阶篇）

= min(res, not_broken + 1) memo[(K, N)] = res return res return dp(K, N) 这个算法的时间复杂度是多少呢...动态规划算法的时间复杂度就是子问题个数 × 函数本身的复杂度。函数本身的复杂度就是忽略递归部分的复杂度，这里dp函数中用了一个二分搜索，所以函数本身的复杂度是 O(logN)。...子问题个数也就是不同状态组合的总数，显然是两个状态的乘积，也就是 O(KN)。所以算法的总时间复杂度是 O(K*N*logN), 空间复杂度 O(KN)。...while循环结束的条件是dp[K][m] == N，也就是给你K个鸡蛋，允许测试m次，最坏情况下最多能测试N层楼。注意看这两段描述，是完全一样的！...这个算法的时间复杂度是多少？很明显就是两个嵌套循环的复杂度 O(KN)。另外注意到dp[m][k]转移只和左边和左上的两个状态有关，所以很容易优化成一维dp数组，这里就不写了。

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经典动态规划：高楼扔鸡蛋（进阶篇）

= min(res, not_broken + 1) memo[(K, N)] = res return res return dp(K, N) 这个算法的时间复杂度是多少呢...动态规划算法的时间复杂度就是子问题个数 × 函数本身的复杂度。函数本身的复杂度就是忽略递归部分的复杂度，这里dp函数中用了一个二分搜索，所以函数本身的复杂度是 O(logN)。...子问题个数也就是不同状态组合的总数，显然是两个状态的乘积，也就是 O(KN)。所以算法的总时间复杂度是 O(K*N*logN), 空间复杂度 O(KN)。...while循环结束的条件是dp[K][m] == N，也就是给你K个鸡蛋，允许测试m次，最坏情况下最多能测试N层楼。注意看这两段描述，是完全一样的！...这个算法的时间复杂度是多少？很明显就是两个嵌套循环的复杂度 O(KN)。另外注意到dp[m][k]转移只和左边和左上的两个状态有关，所以很容易优化成一维dp数组，这里就不写了。

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剑指Offer题解 - Day18

股票的最大利润」力扣题目链接[1] 假设把某股票的价格按照时间先后顺序存储在数组中，请问买卖该股票一次可能获得的最大利润是多少？...示例 2: 输入: [7,6,4,3,1] 输出: 0 解释: 在这种情况下, 没有交易完成, 所以最大利润为 0。...「空间复杂度 O(1)」。分析：通过代码实现出动态规划方程，在力扣里执行代码并提交是可以通过的，但是效率特别的低。会发现比较耗时的代码是计算前 n 天的最小值，时间复杂度是O(n)。...而外层嵌套有循环，因此降低了执行效率。所以，我们需要通过维护额外的变量进行统计前n天的最小值，而不要每次都动态计算。...「空间复杂度 O(1)」。分析：我们动态的缓存最新的最小值，避免了每次取prices[i]以前所有的值进行比较。如此优化，可以将时间复杂度降低至O(n) 。

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算法时间复杂度分析(一)

复杂度分析会比我实实在在跑一遍得到的数据更准确吗？首先，我可以肯定的说，这种评估算法的执行效率是正确的，并且在某些数据结构和算法的书籍中还专门给这种方法起了个名字—事后统计法。...以下是几个比较实用的方法，你可以参考一下： 1 只关注循环执行次数最多的一段代码我刚才说了，大O这种复杂度表示方法只是表示一种变化趋势。...我们通常会忽略掉公式中的常量、低阶、系数，只需要记录一个最大阶的量级就可以了。所以，我们在分析一个算法、一段代码的时间复杂度的时候，也只关注循环执行次数最多的那一段代码即可。...我们可以分别分析每一部分的时间复杂度，然后把它们放到一块儿，再取一个量级最大的作为整段代码的复杂度。第一段的时间复杂度是多少呢？...例如，在一个嵌套循环中，外层迭代为T1, 内层迭代为T2, 如果T1 = m, T2 = n, 那么运行结果表示为O(m * n)。

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