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常见算法的时间复杂度 Ο(1)<Ο(log2n)<Ο(n)<Ο(nlog2n)<Ο(n2)<Ο(n3)<…

比如:Ο(1)、Ο(log2n)、Ο(n)、Ο(nlog2n)、Ο(n2)、Ο(n3)…Ο(2n)、Ο(n!)等所代表的意思! 我在面试的时候,就发现有人连 O(1) 代表什么意思都搞不清楚!...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。...O(n^2) 也有人用 O(n²) 表示。这两个表示是一样的。 ?...常见的时间复杂度有:常数阶 O(1),对数阶 O(log2n),线性阶 O(n),线性对数阶 O(nlog2n),平方阶 O(n2),立方阶 O(n3),…,k 次方阶 O(nk),指数阶 O(2n)...常见的算法时间复杂度由小到大依次为:Ο(1)<Ο(log2n)<Ο(n)<Ο(nlog2n)<Ο(n2)<Ο(n3)<…<Ο(2n)<Ο(n!)。 ? 上图是常见的算法时间复杂度举例。

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Python 千题 —— 基础篇】2N 次方

题目描述 2N 次方。输入一个整数 N,使用 for 循环计算 2N 次方的值。 输入描述 输入一个整数值 N。 输出描述 输出 2N 次方的值。...= 1 # 使用 for 循环计算 2N 次方 for _ in range(N): result *= 2 # 输出结果 print(f"2 的 {N} 次方的值是: {result...}") 思路讲解 下面是这个Python编程习题的思路讲解,适用于初学者: 获取用户输入的整数 N: 使用 input 函数获取用户输入的整数 N。...print(f"2 的 {N} 次方的值是: {result}") 这样,用户输入一个整数 N,程序会使用 for 循环计算 2N 次方的值,并输出结果。...相关知识点 这个Python编程习题涉及了以下主要知识点: 用户输入: 使用 input 函数获取用户输入的整数 N

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