数据结构时间复杂度汇总,数据结构ASL

数据结构时间复杂度汇总,数据结构ASL

循环的时间复杂度为O(n×m)。 此时时间复杂度为O(n×1)，即O(n)。 2.对于多个循环，假设循环体的时间复杂度为O(n)，每个循环区域的迭代次数为b,c，那么这个循环的时间复杂度为O(n×a×b)。对于快速排序也是如此，我们知道快速排序的时间复杂度为O(nlogn)，但是当数据基本有序时，快速排序的时间复杂度为O(n^2)，所以严格来说从某种意义上来说，快速排序的时间复杂度应该是O(n^2)。 但

数组只能存储一种类型的数据；添加和删除元素非常耗时，因为必须移动其他元素。 ②.Linkedlist链表是一种递归数据结构。它要么是空(null)，要么是对节点(node)的引用。节点插回到开头：时间复杂度T(n)=O(1)尾插法：时间复杂度T(n)=O(n)按值或序列号搜索：时间复杂度T(n)=O(n)循环双链表搜索：时间复杂度T( n)=O(n)双向循环链表的插入和删除：时间复杂度T(n

时间复杂度：邻接表O(|V|+|E|)，邻接矩阵O(|V|^2)空间复杂度：O(n)寻找最小生成树的时间复杂度Prim算法：O(|V|^2)Kruskal算法：O(|E|log| E|)求最短路径Dijkstra算法的时间复杂度：O(|V|^时间复杂度：O(N^2)这里我们可以看到，函数是有风险的，冒泡语句是算术序列。当我们计算算术序列时，基本运算最多执行N次，最差执行(N*(N+1)/2次。通过推导大O序

时间复杂度：adjacencylistO(|V|+|E|)，adjacencymatrixO(|V|^2)空间复杂度：O(n)深度优先搜索时间复杂度：adjacencylistO(|V|+|E|)，adjacencymatrixO(|V|^2) 空间复杂度：O(n)寻找最小生成树的时间复杂度原始算法：O(|V|^2)Kruska1.存储空间：2.BFS和DFS的时间复杂度3.最小生成树时间复杂度注意：Prim算法不依赖于E并且不适合求解边密集图的最小生成树；Kruskali适合带图的图解析边和许多顶点4.最短路径时间很复杂

最佳时间复杂度：T(n)=O(n)：当输入数据已经有序时，只需要遍历一次即可确认数据是有序的。 空间复杂度：O(1)稳定性：稳定选择排序工作原理：首先找到未排序序列中最小（大）的元素，常见的应用场景对应的复杂度为iso（1）根据数组索引查询数据o(n)根据数组值遍历查询数据o(logn)先决条件：有序数组，根据数组值二分查找数据常见数据结构