TimeComplexity : O(n) VS O(2^n) - 腾讯云开发者社区

文章/答案/技术大牛

发布

《数据结构与算法》O(3N)=O(N)？

教训时间复杂度和空间复杂度都是用大写的 "O" 表示。...在学习算法效率的时候一般会把O(3N)≈O(N)，N的常数倍都直接约等于O(N)。这也是约等于，不是完全相等。实际编程设计时特别是在一些效率要求较高的程序设计一定要考虑进去，不能约等于。...在高并发的请求下，O(3N)和O(N)是有着天壤之别的。我在工作中遇到的一个实例，差点背了事故。...一个高并发的场景下(qps在5k左右)，我写了一个O(3N)的程序，测试时逻辑没问题，结果没问题，没有对该场景进行高并发压测，就上线了。...错误的把O(3N)=O(N)的算法上线了。把算法优化为O(N)之后，经过一番压力测试完全没问题。这次事件对我一个很大的启示是，高并发的场景下，O(3N)≠O(N)，一定不能等于。

7274 0

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。...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)。...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。比如冒泡排序，就是典型的O(n^2)的算法，对n个数排序，需要扫描n×n次。...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)。

1.9K1 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

排序与突破O(n2)

, reg, start2, end2); int k = start; while (start1 2 2) reg[k++...] = arr[start1] 2] ?...(start2 2) reg[k++] = arr[start2++]; for (k = start; k <= end; k++) arr[k]...突破 O(n2) 排序能突破O(N^2)的界，可以用逆序数来理解，假设我们要从小到大排序，一个数组中取两个元素如果前面比后面大，则为一个逆序，容易看出排序的本质就是消除逆序数，可以证明对于随机数组，逆序数是...O(N^2)的，而如果采用“交换相邻元素”的办法来消除逆序，每次正好只消除一个，因此必须执行O(N^2)的交换次数，这就是为啥冒泡、插入等算法只能到平方级别的原因。

6602 0

高度可保持在$O(log_2 n)$，时间复杂度O($log_2 n$)。

_parent = cur; //旋转【end】 //更新平衡因子 cur->_bf = 0; parent->_bf = 0; }//2.

3431 0

O(n)时间的排序

题目：某公司有几万名员工，请完成一个时间复杂度为O(n)的算法对该公司员工的年龄作排序，可使用O(1)的辅助空间。题目特别强调是对一个公司的员工的年龄作排序。...该方法用长度100的整数数组辅助空间换来了O(n)的时间效率。由于不管对多少人的年龄作排序，辅助数组的长度是固定的100个整数，因此它的空间复杂度是个常数，即O(1)。

1.1K8 0

Linux O(n)调度器

n)，所以也可以称为O(n)调度算法。...O(n)调度器的实现原理 O(n)代表的是寻找一个合适的进程的时间复杂度。...时间片的计算 O(n)调度器采用的是TICK的方式，根据对应进程的nice值来计算对应的时间片的。...O(n)调度器面临的问题时间复杂度问题，时间复杂度是O(n),当系统中的进程很少的时候性能还可以，但是当系统中的进程逐渐增多，选择下一个进程的时间则是逐渐增大。...总之O(n)调度器有很多问题，不过有问题肯定要解决的。所以在Linux2.6引入了O(1)的调度器。

3.8K2 0

算法复杂度O(1),O(n),O(logn),O(nlogn)的含义

相信很多开发的同伴们在研究算法、排序的时候经常会碰到O(1)，O(n)，O(logn)，O(nlogn)这些复杂度，看到这里就会有个疑惑，这个O(N)到底代表什么呢？带着好奇开始今天文章。...//循环遍历N次即可得到结果 count = 0; for(int i = 0;i < 10 ; i ++){ count ++; } 时间复杂度O(n^2)—平方阶, 就代表数据量增大n倍时，耗时增大...(n-1) 时间复杂度O(logn)—对数阶，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）。...O(nlogn)O(n2)O(n3)O(2n)//2的n方O(n!)...O(nn)//n的n方

8.1K3 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。...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。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。比如冒泡排序，就是典型的O(n^2)的算法，对n个数排序，需要扫描n×n次。...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）。...二分查找就是O(logn)的算法，每找一次排除一半的可能，256个数据中查找只要找8次就可以找到目标。 O(nlogn)同理，就是n乘以logn，当数据增大256倍时，耗时增大256*8=2048倍。

1.7K1 0

【Leetcode每日打卡】2种O(N)法解决

思路排序 O(NlogN) 计数排序 O(N) 3. 线性探测法 + 路径压缩 O(N) （本文重点介绍）下面分别实现这3种解法。 1....排序 O(NlogN) 先排序，再依次遍历数组元素，若当前元素小于等于它前一个元素，则将其变为前一个数+1。...计数排序 O(N) 具体逻辑请见注释?...线性探测法（含路径压缩） O(N) ⚠️这道题换句话说，就是需要把原数组映射到一个地址不冲突的区域，映射后的地址不小于原数组对应的元素。...（此时数组变成了上图，红色表示本次的更改） move = 0 保持不变; step2: 插入2： ? 因为2的位置是空的，所以直接放入2即可。

5251 0

OSPF技术连载22：OSPF 路径选择 O > O IA > N1 > E1 > N2 > E2

优选路径列表是O > O IA > N1 > E1 > N2 > E2。路径类型优先级顺序区别和特点区域内 (O) 第一在同一区域内的路径，基于链路成本选择最短路径。...区域间 (O IA) 第二用于跨越不同区域的路径，提高网络可扩展性。 NSSA 类型 1 (N1) 第三在特殊区域内连接外部网络，考虑到成本。...NSSA 类型 2 (N2) 第五在特殊区域内连接外部网络，仅考虑区域内成本。外部类型 2 (E2) 第六仅考虑区域内成本，用于简化路由计算。...NSSA Type 2 (N2) NSSA Type 2（N2）路径选择与N1路径选择类似，但适用于NSSA区域内部。...在这种情况下，N2路径选择仅考虑区域内链路的成本，不考虑到达NSSA内外部网络的成本。 N2路径选择适用于那些需要在NSSA区域内连接外部网络的情况。

5724 1

从O(n²)到O(n log n)：深度剖析快速排序的内存优化与cache-friendly实现

从O(n²)到O(n log n)：深度剖析快速排序的内存优化与cache-friendly实现 Hello，我是摘星！在彩虹般绚烂的技术栈中，我是那个永不停歇的色彩收集者。...图1：快速排序分治过程示意图1.2 复杂度理论分析快速排序的性能特征呈现出鲜明的对比性：情况类型时间复杂度空间复杂度发生条件最佳情况O(n log n)O(log n)每次分割接近平衡平均情况O(n log...n)O(log n)随机数据分布最坏情况O(n²)O(n)数组已排序或逆序"算法的优雅之处不在于避免最坏情况，而在于让最坏情况变得不太可能发生。"...n log n)O(n log n)*O(log n)❌⭐⭐⭐⭐⭐通用排序归并排序O(n log n)O(n log n)O(n)✅⭐⭐⭐稳定排序需求堆排序O(n log n)O(n log n)O(1...从最初的O(n²)理论最坏复杂度，到通过精心优化实现稳定的O(n log n)性能，这一过程体现了计算机科学中理论与实践完美结合的典型案例。

3011 0

OSPF技术连载22：OSPF 路径选择 O > O IA > N1 > E1 > N2 > E2

优选路径列表是O > O IA > N1 > E1 > N2 > E2。...区域间 (O IA)第二用于跨越不同区域的路径，提高网络可扩展性。 NSSA 类型 1 (N1)第三在特殊区域内连接外部网络，考虑到成本。...NSSA 类型 2 (N2)第五在特殊区域内连接外部网络，仅考虑区域内成本。外部类型 2 (E2)第六仅考虑区域内成本，用于简化路由计算。...NSSA Type 2 (N2)NSSA Type 2（N2）路径选择与N1路径选择类似，但适用于NSSA区域内部。...在这种情况下，N2路径选择仅考虑区域内链路的成本，不考虑到达NSSA内外部网络的成本。N2路径选择适用于那些需要在NSSA区域内连接外部网络的情况。

1K3 0

GitHub Copilot 协作：算法复杂度从 O(n²) 降到 O(log n) 的优化实录

通过与Copilot的协作，我成功将算法复杂度从O(n²)优化到O(log n)，查询性能提升了99.7%，从30秒缩短到100毫秒以内。...KMP算法 - O(n+m)# 2. Boyer-Moore算法 - 平均O(n/m)# 3. Rabin-Karp算法 - 平均O(n+m)# 4....2.2 算法方案对比分析基于Copilot的建议，我设计了详细的算法对比：算法名称时间复杂度空间复杂度预处理时间适用场景实现难度暴力搜索O(n²)O(1)无小数据集⭐KMP算法O(n+m)O(m)O(m...)单次查询⭐⭐⭐Boyer-MooreO(n/m)O(σ)O(m+σ)长模式⭐⭐⭐⭐后缀数组O(log n)O(n)O(n log n)多次查询⭐⭐⭐⭐⭐哈希索引O(1)O(n)O(n)频繁查询⭐⭐⭐考虑到我们的场景是多次查询同一数据集...n²)优化到O(log n) # 约束：内存使用不超过原来的2倍 pass# 4.

2591 0

数据结构与算法基础排序(O(n^2))

易错点不能直接找到一个比minIndex小的就swap，因为交换后比较的就是minIndex和后一个元素2个元素的比较而不是minIndex和后面所有元素比较 4....复杂度分析首先有2层循环：第一层，从0-length依次选取待排序的元素第二次，将待排序的元素与后面的所有元素比较，选择后面所有元素中最小的元素，然后交换所以时间复杂度为 O(n^2)...没有开辟新的空间，所以空间复杂度为O(1) 插入排序 ?...再抓第三张牌(i=2)后，先和第二张(i=1)比较，小于，交换，在和i=0比较，小于再交换，此时第三张牌之前的元素都是有序的。...2.png 完成第一轮排序 ? 3.png 第二轮循环 ? 4.png 完成第二轮排序 ?

4711 0

算法练习(10) - 反转链表(O(n))

缓存结果指针 temp = res; // 2. 缓存头删指针 res = head; // 1. 头删 head = head.next; // 4....头删 ,头删之前需要把头结点给到结果指针,这样才能头插 ,于是 2.

2161 0

经典 O(n²)比较类排序算法

排序算法时间复杂度是否基于比较冒泡、插入、选择 O(n²) 是快排、归并 O(nlog~n~) 是桶、计数、基数 O(n) 否十种常见的的排序算法可以分两大类：比较类排序：通过比较来决定元素的相对次序...2. 时间复杂度的系数、常数、低阶我们知道，时间复杂度反应的是数据规模 n 很大的时候的一个增长趋势，所以它表示的时候会忽略系数、常数、低阶。.../** * 冒泡排序: 时间复杂度 O(n²)，最坏时间复杂度 O(n²)，最好时间复杂度 O(n)，平均时间复杂度 O(n²) * 空间复杂度 O(1)，稳定排序算法 */ public class...（ps：都已经是正序了，还要你冒泡何用）最坏时间复杂度：数据是倒序的，我们需要进行 n 次冒泡操作，所以最坏情况时间复杂度为 O(n2)。...代码如下所示： /** * 插入排序：时间复杂度 O(n²),平均时间复杂度 O(n²),最好时间复杂度 O(n)， * 最坏时间复杂度 O(n²),空间时间复杂度 O(1).稳定排序算法。

7542 0

使用 Python 可视化 O（n）

常用的时间复杂度类 O（n）表示输入大小和执行时间之间的线性关联。定义计算机科学中的算法复杂性是对资源（例如时间和空间利用率）的评估，这些资源是根据其输入大小操作算法所需的。...用于描述算法复杂性的主要表示法是大O表示法（O（n））。...其中“n”表示迭代次数。在 O（n）时间复杂度中，随着输入大小 'n' 的增加，执行时间成比例增长。随着“n”的增加，迭代次数和完成循环所需的时间将成比例增加。...假设算法表现出 O（n）的时间复杂度，我们可以近似地认为，在绘制图表时，输入大小和执行持续时间之间将存在几乎直线的相关性。...方法 2：绘制运算与输入大小的关系例 import matplotlib.pyplot as plt def algo_ops(n): ops = 0 sum = 0 for

6171 0

Manacher算法 O(n)求最长回文串

iomanip> #define INF 99999999 using namespace std; const int MAX=110000+10; char s[MAX*2]...; int p[MAX*2]; int main(){ while(scanf("%s",s)!...=s[i]; s[i+i+1]='#'; }//插入了len+1个'#',最终的s长度是1~len+len+1即2*len+1,首尾s[0]和s[2*...len+2]要插入不同的字符 s[0]='*';//s[0]='*',s[len+len+2]='\0',防止在while时p[i]越界 for(int i=2;i2*len...+1;++i){ if(p[id]+id>i)p[i]=min(p[2*id-i],p[id]+id-i); else p[i]=1; while(s[i-p[i]] == s[

7585 0

Leetcode 238 Product of Array Except Self 时间O(n)和空间O(1)解法

问题描写叙述　　给定一个n个整数的数组（ n>1 )nums，返回一个数组output，当中的元素 outputi 的值为原数组nums中除 numsi 之外的全部元素的积。...比如：nums数组为[1,2,3,4]。返回的output数组为[24,12,8,6]。　　要求不用除法和时间复杂度为O(n). 2....以下以数组[1,2,3,4,5]为例，看完以下表述就明白了：扫描顺序 1 2 3 4 5 从左至右 1 1×1 1×1×2 1×1×2×3 1×1×2×3×4 从右至左 1×(2×3×4×5) (1×...1）×(3×4×5) (1×1×2)×(4×5) (1×1×2×3)×(5) (1×1×2×3×4)×(1) 　　就是先从左至右扫描，记录前 i−1 个数的乘积，第二遍扫描时，从右至左。

4522 0

数据结构排序系列指南：从O(n²)到O(n)，计数排序如何实现线性时间复杂度

这种基于"鸽巢原理"的独特思路，让它在特定场景下能达到惊人的线性时间复杂度O(n+range)。...4, 9, 4, 2, 4, 1, 4}; int n = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]); printf("排序之前："); PrintArr(arr, n); /...3.1 算法核心：时间O(n+k) 的深度解读我们以第二版实现的代码为例，剖析计数排序的时间复杂度。代码中第一个for循环，循环次数取决于原数组元素个数，时间复杂度：O(N)。 ...时间复杂度：O(N + range)。数据max,min差距较小。...O(n + range ) = O(1,000,000 + 151) ≈ O(n) ；结论：非常高效，因为 range 很小且固定。

1771 0

点击加载更多

《数据结构与算法》O(3N)=O(N)？

时间复杂度o(1), o(n), o(logn), o(nlogn)

排序与突破O(n2)

高度可保持在$O(log_2 n)$，时间复杂度O($log_2 n$)。

O(n)时间的排序

Linux O(n)调度器

算法复杂度O(1),O(n),O(logn),O(nlogn)的含义

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

【Leetcode每日打卡】2种O(N)法解决

OSPF技术连载22：OSPF 路径选择 O > O IA > N1 > E1 > N2 > E2

从O(n²)到O(n log n)：深度剖析快速排序的内存优化与cache-friendly实现

OSPF技术连载22：OSPF 路径选择 O > O IA > N1 > E1 > N2 > E2

GitHub Copilot 协作：算法复杂度从 O(n²) 降到 O(log n) 的优化实录

数据结构与算法基础排序(O(n^2))

算法练习(10) - 反转链表(O(n))

经典 O(n²)比较类排序算法

使用 Python 可视化 O（n）

Manacher算法 O(n)求最长回文串

Leetcode 238 Product of Array Except Self 时间O(n)和空间O(1)解法

数据结构排序系列指南：从O(n²)到O(n)，计数排序如何实现线性时间复杂度

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

圈层

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐