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当n已知为常数时，时间复杂度是O(1)还是O(n)？

当n已知为常数时，时间复杂度是O(1)。

时间复杂度是用来衡量算法运行时间随输入规模增长的变化趋势。在这个问题中，n已知为常数，也就是说无论输入规模如何变化，n的值都不会发生变化。

在时间复杂度表示法中，O(1)表示算法的运行时间是常数级别的，不随输入规模的增长而变化。因此，当n已知为常数时，算法的时间复杂度是O(1)。

举个例子来说明，假设有一个函数，根据输入的n返回n的平方。无论n的值是多少，函数的运行时间都是固定的，不会随n的变化而变化。因此，这个函数的时间复杂度是O(1)。

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相关搜索:该算法的时间复杂度是O(n^2)还是O(n)下面这个函数的时间复杂度是O(n)还是O(1)不变？嵌套固定大小的循环时间复杂度是O(n)还是O(n^2)？时间复杂度为O(n)Boost Pool的自由效率是O(n)还是O(1)链表删除操作时间复杂度O(n) vs O(1)是该函数的时间复杂度O(n * (n * log n²))这段代码的时间复杂度是O(n^5)还是O(n^3)或者其他的呢？谁能告诉我时间复杂度是O(n*n!)而不是这个程序的o(n^n)？两个函数f(n) [O(1)]和g(n) [O(n)]相乘时的大O复杂度当基数排序为O(n)时，排序问题的最佳时间复杂度为何为O(nlog(n))？时间复杂度O(n)是如何计算的？时间复杂度O(n)是如何工作的这个循环的时间复杂度是O(n*log(n))吗？下面的代码的时间复杂度是O(n)？这个函数的时间复杂度是o(n)吗？为什么这个码的时间复杂度是O(n)而不是O(log )时间复杂度为O(log N^3/M)的算法为什么下面的c++代码的时间复杂度是O(n^n)？将数组切片传递给Python中的函数是O(1)还是O(N)操作？

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时间复杂度o(1), o(n), o(logn), o(nlogn)

1、时间复杂度o(1), o(n), o(logn), o(nlogn)。算法时间复杂度的时候有说o(1), o(n), o(logn), o(nlogn)，这是算法的时空复杂度的表示。...不仅仅用于表示时间复杂度，也用于表示空间复杂度。O后面的括号中有一个函数，指明某个算法的耗时/耗空间与数据增长量之间的关系。其中的n代表输入数据的量。 2、时间复杂度为O(1)。...4、时间复杂度为O(logn)。当数据增大n倍时，耗时增大logn倍（这里的log是以2为底的，比如，当数据增大256倍时，耗时只增大8倍，是比线性还要低的时间复杂度）。...对数函数，如果a^x =N（a>0，且a≠1），那么数x叫做以a为底N的对数，记作x=logaN，读作以a为底N的对数，其中a叫做对数的底数，N叫做真数。 5、时间复杂度为O(nlogn)。...就是n乘以logn，当数据增大256倍时，耗时增大256*8=2048倍。这个复杂度高于线性低于平方。归并排序就是O(nlogn)的时间复杂度。

1.4K1 0

【转】算法中时间复杂度概括——o(1)、o(n)、o(logn)、o(nlogn)

在描述算法复杂度时,经常用到o(1), o(n), o(logn), o(nlogn)来表示对应算法的时间复杂度。这里进行归纳一下它们代表的含义:这是算法的时空复杂度的表示。...比如时间复杂度为O(n)，就代表数据量增大几倍，耗时也增大几倍。比如常见的遍历算法。再比如时间复杂度O(n^2)，就代表数据量增大n倍时，耗时增大n的平方倍，这是比线性更高的时间复杂度。...再比如O(logn)，当数据增大n倍时，耗时增大logn倍（这里的log是以2为底的，比如，当数据增大256倍时，耗时只增大8倍，是比线性还要低的时间复杂度）。...这个复杂度高于线性低于平方。归并排序就是O(nlogn)的时间复杂度。 O(1)就是最低的时空复杂度了，也就是耗时/耗空间与输入数据大小无关，无论输入数据增大多少倍，耗时/耗空间都不变。...哈希算法就是典型的O(1)时间复杂度，无论数据规模多大，都可以在一次计算后找到目标（不考虑冲突的话）

1.2K1 0

建堆时间复杂度是o(n)

堆：有个步骤，建堆和调整建堆：Heap Building 建堆的时间复杂度就是O(n)。 up_heapify() ?...插入删除元素的时间复杂度也为O(log n)。后记：链表基本操作删除和删除，但是堆不一样，你遗忘记地方建堆，然后基本操作删除和删除，这个之前根本没想道过建堆这个步骤。...时间复杂度：（3）堆的插入、删除元素的时间复杂度都是O(log n)；https://stackoverflow.com/questions/9755721/how-can-building-a-heap-be-on-time-complexity...（4）建堆的时间复杂度是O(n)；（5）堆排序的时间复杂度是O(nlog n)； T(Heap Sort) = T(build Heap) + (N-1)*T(down_heapify)...= O(N) + (N-1)*O(logN) = O(N) + O(NlogN) = O(NlogN)

2.5K2 0

一个时间复杂度O(n)，空间复杂度为O(1)的排序算法

由于固定长度的hash数组，所以空间复杂度与待排序数组数据规模n没有关系，也就是说空间复杂度为O(1)。...{ fill(hash,hash+MAXN,false); //时间复杂度为O(n) for(int i=0;in;++i){ hash[arr[i]] = true;//标记arr[i]出现过...} //时间复杂度为O(MAXN) int k=0; for(int i=0;i<MAXN;++i){ if(hash[i] == true){ arr[k++] = i; }...} 总的时间复杂度为O(n+MAXN),即O(n) } void show(int arr[],int n){ for(int i=0;in;++i) cout时间复杂任然为O(n)。

1.2K1 0

合并两个有序数组，要求时间复杂度为O(n),空间复杂度为O(1)

思路：因为数组已经是有序的，因此我们可以直接从两个数组的末位开始比较，将大的一个直接放到第一个数组的末尾，此时必须要求a数组的空间大小能够同时填充a数组和b数组的有效元素，然后依次比较两个数组元素的大小即可...代码实现： #include void merge(int *a, int n, int *b, int m) { int i = n-1;//a数组的最后一个有效元素的下标...int j = m-1;//b数组的最后一个有效元素的下标 int index = n+m-1; //合并数组的最后一位的下标 while (index) { if (i && a[i]>a...[j]) a[index --] = a[i --]; else a[index --] = b[j --]; } } int main() { int a[] = {1,3,5,7,9,0,0,0,0,0..., 5, b, m); for_each(a, a+n, [](int x) {cout << x << " ";}); return 0; }

5171 0

又一个，时间复杂度为O(n)的排序！

桶排序(Bucket Sort)，是一种时间复杂度为O(n)的排序。画外音：百度“桶排序”，很多文章是错误的，本文内容与《算法导论》中的桶排序保持一致。...桶排序需要两个辅助空间：（1）第一个辅助空间，是桶空间B；（2）第二个辅助空间，是桶内的元素链表空间；总的来说，空间复杂度是O(n)。...1）桶X内的所有元素，是一直有序的；（2）插入排序是稳定的，因此桶内元素顺序也是稳定的；当arr[N]中的所有元素，都按照上述步骤放入对应的桶后，就完成了全量的排序。...上图所示：（1）待排序的数组为unsorted[16]；（2）桶空间是buket[10]；（3）扫描所有元素之后，元素被放到了自己对应的桶里；（4）每个桶内，使用插入排序，保证一直是有序的；例如...桶排序(Bucket Sort)，总结：（1）桶排序，是一种复杂度为O(n)的排序；（2）桶排序，是一种稳定的排序；（3）桶排序，适用于数据均匀分布在一个区间内的场景；希望这一分钟，大家有收获。

1K3 0

将判断 NSArray 数组是否包含指定元素的时间复杂度从 O(n) 降为 O(1)

前言 NSArray 获取指定元素的位置或者判断是否存在指定的元素的时间复杂度是 O(n)(包含特定元素时，平均耗时是 O(n/2)，如果不包含特定元素，耗时是 O(n))。...当我们需要频繁进行该操作时，可能会存在较大的性能问题。该问题背后的原因很简单。官方文档明确指出 NSArray 从第 0 位开始依次判断是否相等，所以判断次数是 n （n 等于数组长度） ?...image 本文会介绍一个特别的方案，通过将数组转为字典，我们可以将时间复杂度降低到 O(1) 级别。...元素该设计方式可以保证后续通过 objectForKey: 判断是否存在指定的元素字典的值是数组的索引值该规则保证字典可以恢复为数组 // 将数组转为字典 + (NSDictionary...image 通过测试日志，我们可以发现该方案可以成功将时间复杂度降低到 O(1) 级别

1.8K2 0

请设计一个时间复杂度为O(n),额外空间复杂度为O(1)的算法，判断其是否为回文结构

对于一个链表，请设计一个时间复杂度为O(n),额外空间复杂度为O(1)的算法，判断其是否为回文结构。给定一个链表的头指针A，请返回一个bool值，代表其是否为回文结构。保证链表长度小于等于900。...//测试样例： //1->2->2->1 //返回：true public boolean chkPalindrome() { // write code here ListNode...){ return false; } if (this.head.next == null){ //只有头节点自己，必然是回文...cur.next = slow; slow = cur; cur = curNext.next; } //此时slow是最后一个了

5471 0

Python-排序-有哪些时间复杂度为O(n)的排序算法？

前几篇文章介绍了几个常用的排序算法：冒泡、选择、插入、归并、快速，他们的时间复杂度从 O(n^2) 到 O(nlogn)，其实还有时间复杂度为 O(n) 的排序算法，他们分别是桶排序，计数排序，基数排序...这个问题非常好，原因是这样的，当桶的个数 m 接近与 n 时，log(n/m) 就是一个非常小的常数，在时间复杂度时常数是可以忽略的。...如果直接用快排，时间复杂度是O(nlogn)，如果使用基数排序，时间复杂度为O(n)。手机号码这类数据有个特点：定长，只要前面某一位大小确定，后面的位就不需要在一一比较。...当 k 不大的时候，比如手机号码排序的例子，k 最大就是 11，所以基数排序的时间复杂度就近似于 O(n)。...O(n)，因此使用基数排序对类似这样的数据排序的时间复杂度也为 O(n)。

1.5K2 0

Leetcode 234 Palindrome Linked List 复杂度为时间O(n) 和空间（1）解法

大家好，又见面了，我是全栈君。 1. 问题描写叙述　　给定一个单链表，推断其内容是不是回文类型。比如1–>2–>3–>2–>1。时间和空间复杂都尽量低。 ---- 2....方法与思路　　1）比較朴素的算法。　　因为给定的数据结构是单链表，要訪问链表的尾部元素，必须从头開始遍历。为了方便推断。...我们能够申请一个辅助栈结构来存储链表的内容，第一次遍历将链表节点值依次入栈，第二次遍历比較推断是否为回文。...时间O(n)和空间O(1)解法　　既然用到了栈，能够想到递归的过程本身就是出入栈的过程，我们能够先递归訪问单链表，然后做比較。这样就省去了辅助空间，从而将空间复杂度降为O(1)。

2862 0

已知两个长度分别为m和n的升序链表，若将它们合并为长度为m+n的一个降序链表，则最坏情况下的时间复杂度是

已知两个长度分别为m和n的升序链表，若将它们合并为长度为m+n的一个降序链表，则最坏情况下的时间复杂度是（）。...首先明确，题目让我们求复杂度，这里显然不是讨论移动次数，因为不论什么情况，移动次数都是(M+N)，不需要讨论所以这里求的是合并过程中的比较次数最好的情况，很容易想，就是长度较短的数列中最小的数还比另一个数列最大的数字大...，如(7 8 9和 1 2 3 4 )，这种情况需要比较min(m,n)次就好了，复杂度为O(min(m,n))。...故最坏情况比较次数为(m+n-1) 次给几个例子试试：1 3 5 7 9 和 2 4 6 8 10 / 1 3 5 和 2 4 那么，题目要求最坏情况复杂度，就是O(m+n-1...)咯可是选项没有，哈哈，别急，比较次数是 (m+n-1) 次，m和n的次幂都是1，所以复杂度也是一次就行了，那么到底是O(n)还是O(m)呢，肯定选最大的那个啊，因为是最坏情况，故复杂度为O(Max(

1991 0

算法—时间复杂度

2.0:常见的时间复杂度： 2.1:O(1)—常数阶 2.2:O(N)—线性阶 2.3:O(log2N)—对数阶 2.4:O(nlogn)—线性对数阶 2.5:O(n^2)—平方阶 3.时间复杂度的优劣对比...例3：已知等差数列3，6，9，12，……问273是第几项？573是第几项？例4：已知等差数列2，6，10，14……122，问这个数列共有多少项？ 1.算法复杂度 1.1.什么是算法复杂度?...1)—常数阶 O(N)—线性阶 O(log2N)—对数阶 O(nlogn)—线性对数阶 O(n^2)—平方阶 2.1:O(1)—常数阶 O(1)的算法是一些运算次数为常数的算法。...根据守则：只要高阶项，不要低阶项目，常数项置为1，去除高阶项的系数：所以时间复杂度O(n)。这一类算法中操作次数和n正比线性增长。 2.3:O(log2N)—对数阶什么是对数?...2 n/2^2 3 n/2^3 k n/2^k 当最后找到7的时候时间频度则是1；也就是: n/2^k = 1; n = 2^k； k则是以2为底，n的对数，就是Log2N；那么二分查找的时间复杂度就是

3K4 0

时间复杂度分析，这个很多人都不知道，更别谈会了！

i = 0; i < c; i++) { // O(1) 表达式 } 如果循环控制变量 i 递增/递减的步长为一个常数，则认为循环的时间复杂度为。...例如，以下函数的时间复杂度为： // c 是一个正整数常量 for(int i = 0; i n; i += c) { // O(1) 表达式 } -------------------...} } 如果循环控制变量 i 乘以或除以一个常数，则循环的时间复杂度为量级： // c 是一个正整数常量 for(int i = 1; i n; i *= c) { // O...) 表达式或语句 } 上面程序的时间复杂度为，当时，则，依旧是量级。...语句时，又该如何计算时间复杂度？在最好、平均和最差时间复杂度中，我们一般只关注最坏时间复杂度。考虑最坏的情况，当if...else...

1.3K1 0

前端轻松学算法：时间复杂度

，而不是代表实际的代码执行时间, 当公式中的n无穷大时，系数和常数等对趋势造成的影响就会微乎其微，可以忽略，所以，忽略掉系数和常数，最终上面例子简化成如下的大O表示法： 1 T(n) = O(n) 至此...t 去除低阶，系数和常数，最终使用大O表示法表示为： 1 T(n) = O(n²) 通过上面两个例子，我们可以总结出用大O表示法表示时间复杂度的一些规律：不保留系数只保留最高阶嵌套代码的复杂度内外代码复杂度的乘积...还是看我们上面reverse的例子，执行次数最多的是代码的6，7，8，9行，执行了n²次，我们就可以很容易计算出它的复杂度为大O(n²),这个方法同样适用于存在判断条件的代码。...如果按照n的大小分开分析，当n > 100时，代码的执行时间不随 n 的增大而增长，其时间复杂度记为： 1 T(n) = O(1) 当n 时，时间复杂度为： 1 T(n) = O(n) 上面...四、常见的时间复杂度最常见的时间复杂度有常数阶O(1),对数阶O(logn),线性阶O(n),线性对数阶O(nlogn),平方阶O(n²) 从下图可以清晰的看出常见时间复杂度的对比： 1 O(1) <

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数据结构与算法 1-4 常见时间复杂度与大小关系

对应着就是F(n)去掉次要项以及常数项后的g(n)函数，此时称g(n)为F(n)的渐进函数，然后通过大O记法来表示时间复杂度T(n)，此时T(n) = O(g(n))；非正式术语。...下面以执行基本操作总数3n^2 + 2n + 1，即F(n) = 3n^2 + 2n + 1为例，来详细说明一下计算时间复杂度的大致过程。...其实要想求时间复杂度只需要记住上一小节提到的6个基本计算规则即可：基本操作，即只有常数项，认为其时间复杂度为O(1) 顺序结构，时间复杂度按加法进行计算循环结构，时间复杂度按乘法进行计算分支结构，...时间复杂度取最大值判断一个算法的效率时，往往只需要关注操作数量的最高次项，其它次要项和常数项可以忽略在没有特殊说明时，我们所分析的算法的时间复杂度都是指最坏时间复杂度 1-4是用于计算算法的总的基本操作说...此时已知了基本操作总数F(n)，因此1-4条基本计算规则用不到了。

2.5K0 0

如何从理论上评估算法的时间复杂度

一、时间复杂度的极限理论基础定义1：如果存在正常数和使得当时，则记为。定义2：如果存在正常数和使得当时，则记为。...定义3：T(N)=\Theta(h(N))当且仅当且。定义4：如果且，则。这四个定义的含义为：这四个定义的目的是要在函数间建立一种相对的级别。...一般我们仅使用大O就可以了。为了证明某个函数T(N)=O(f(N))，我们通常不是形式地使用这些定义，而是使用一些已知的结果。...典型的情形时，输入的大小是主要的考虑方面。定义两个函数和，分别为输入为N时，算法所花费的平均运行时间和最坏运行时间。显然，。如果存在更多的输入，那么这些函数可以有更多的变量。...因此，抛弃一些常数系数。还将抛弃低阶项，从而要做的就是计算大O运行时间。由于大O是一个上界，因此必须仔细，不要低估程序的运行时间。实际上，分析的结果为程序在一定的时间范围内能够终止运行提供了保障。

1.9K1 0

算法复杂度分析与最大子串问题算法复杂度分析最大子序列问题

算法复杂度分析算法复杂度基本定义算法复杂度分析基于以下四条定义：如果存在常数c与$n_{0}$使$N \geq n_{0} $时，有$T(N) \leq cf(N)$，则记 $T(N) = O(f...(N))$ 如果存在常数c与$n_{0}$使$N \geq n_{0} $时，有$T(N) \geq cf(N)$，则记 $T(N) = \Omega(f(N))$ 当且仅当$T(N) = O(f(N)...f(N))$ 当T(N)和f(N)一样快的时候，认为$T(N) = \Theta(f(N))$ 算法复杂度分析运算加法：T1(N)=O(f(x))，T2(N)=O(g(x))，则T1(N) + T2(...N) = max{O(f(x)),O(g(x))} 乘法：同上假设，T1(N)* T2(N) = O(f(x) * g(x)) 算法时间估算时间估算中，认为每个操作花费时间为1，跳转，判断等所消耗时间可以忽略...外循环一次耗时$N * (N + 1) = N^{2} + N$，时间估算中忽略常数项和低次项，该算法花费时间$O(N^{2})$，由以上可以得出一些结论：顺序语句：时间估算为语句中耗时最多的一条判断语句

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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)。...对于分支结构而言，无论是真，还是假，执行的次数都是恒定的，不会随着n的变大而发生变化，所以单纯的分支结构（不包含在循环结构中），其时间复杂度也是O(1)。...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)。...} } 而对于外层的循环，不过是内部这个时间复杂度为O(n)的语句，再循环n次。...*/ } } 由于当i=0时，内循环执行了n次，当i = 1时，执行了n-1次，······当i = n-1时，执行了1次，所以总的执行次数为： n+(n-1)+(n-2)+···+1=n(n+1

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vector与deque的比较

，这种情况下的插入在性能上是灾难级别的，因此，总的来说对于vector尾部插入的时间复杂度为**均摊常数 O(1) **。...对于deque由于存储空间是分段连续的，当空间不够的时候重新申请新的一段空间即可，不会涉及到旧元素的移动，其复杂度度为常数 O(1) 。...删除的时间复杂度为插入位置与到vector尾部距离成线性 O(n) 。...支持，复杂度为常数末尾插入/末尾删除元素均摊常数常数随机插入/随机删除元素与到vector结尾的距离成线性线性 O(1) 支持，复杂度为常数 O(1) 末尾插入/末尾删除元素均摊常数 O...(1) 常数 O(1) 随机插入/随机删除元素与到vector结尾的距离成线性 O(n) 线性 O(n) vector重分配在性能上是有开销的，如果在使用之前元素的数量已知，那么可以使用rederve(

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数据结构笔记：算法简介

常数阶：无论执行次数是10还是100，我们都记作O(1)，而不能是O(2),O(4)等任何数字，这也是很多初学者常常犯的错误。...因为对于分支结构而言，无论是真还是假，执行的次数都是固定的，不会随着n的变大而发生变化，所以单纯的分支结构（不包含在循环结构中）其时间复杂度也是O(1)。...线性阶：当循环体中的代码必须要执行n次时，那么它的循环的时间复杂度为O(n)。...最后可得2的x次方等于n，即x=Iog2n。所以此时间复杂度为O(Iogn)。平方阶：当我们有两层循环嵌套时，执行次数也为n*m。同理平方阶的时间复杂度为大O(n的平方)。 ......若算法执行时所需的辅助空间相对于输入数据量而言是个常数，则称此算法为原地工作，空间复杂度为O(1)。未完待续...

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