Big O表示法:O(n ^ 2)和O(n.log(n))之间的差异？

在计算机科学中，Big O表示法是一种描述算法时间复杂度的方法。时间复杂度是指执行算法所需的时间与输入数据规模之间的关系。Big O表示法通常用来评估算法的效率。

O(n^2)和O(n.log(n))是两种不同的时间复杂度表示方法。

O(n^2)表示算法的时间复杂度是输入数据规模n的平方。当n较大时，算法执行的时间会呈平方增长。O(n^2)通常表示嵌套循环的算法，例如冒泡排序和选择排序。

O(n.log(n))表示算法的时间复杂度是输入数据规模n乘以n的对数。当n较大时，算法执行的时间会呈线性增长。O(n.log(n))通常表示分治算法，例如归并排序和快速排序。

因此，O(n^2)和O(n.log(n))之间的差异在于它们的时间复杂度增长速度不同。当n较大时，O(n^2)的算法执行时间会远远超过O(n.log(n))的算法。因此，在选择算法时，应尽量避免使用O(n^2)的算法，而是选择更高效的O(n.log(n))算法。

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，我们其实并不一定要计算精确的执行次数，而只需要大概执行次数，那么这里我们使用大O的渐进表示法。...2.2 大O的渐进表示法：大O符号（Big O notation）：是用于描述函数渐进行为的数学符号。推导大O阶方法： 1、用常数1取代运行时间中的所有加法常数。...保留最高项，去掉前面的系数，常数1表示所有常数次循环使用大O的渐进表示法以后，Func1的时间复杂度为： N = 10 F(N) = 100 N = 100...F(N) = 10000 N = 1000 F(N) = 1000000 通过上面我们会发现大O的渐进表示法去掉了那些对结果影响不大的项，简洁明了的表示出了执行次数。...空间复杂度不是程序占用了多少bytes的空间，因为这个也没太大意义，所以空间复杂度算的是变量的个数。空间复杂度计算规则基本跟实践复杂度类似，也使用大O渐进表示法。

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