各算法时间复杂度,算法的时间复杂度取决于什么

各算法时间复杂度,算法的时间复杂度取决于什么

*/publicstaticintfindK(int[]nums,intk){//时间复杂度：O(NlogK)，遍历数据O(N)，调整堆中元素O(K)，空间复杂度：O(K)intlen=nums.length;//使用包含k个元素的最小堆//2. Kheap的BFS和DFS的时间复杂度3.最小生成树的时间复杂度注：Prim算法不依赖于E且不适合求解边密度图的最小生成树；Kruskali适合于边稀疏且顶点多的图4.最短路径时间复杂度

冒泡排序的平均时间复杂度为O(n2)，最好的是O(n)，最差的是O(n2)。 插入排序的平均时间复杂度为O(n2)，最好的是O(n)，最差的是O(n2)。 选择排序的平均时间复杂度为O(n2)，最好为O(n2)，最差为O(n。第一个for循环的时间复杂度为Ο(n)，第二个for循环的时间复杂度为Ο(n2)，则整个算法的时间复杂度为Ο(n+n2)=Ο(n2)。Ο(1)表示基本状态的执行次数一般而言，只要没有

排序算法经过很长一段时间的演变，产生了许多不同的方法。 对于初学者来说，将它们组织起来以便于理解和记忆很重要。 每种算法都有其特定的用例，很难一概而论。 因为⑤线性对数微阶：O(nlogn)$，即对数微阶$O(logn)$的代码循环n次，其时间复杂度为n*O(logN)⑥k次方阶：$O(n^k)$，表明算法的性能会随着输入数据的增加而提高

常见的时间复杂度有：常数阶O(1)、对数微阶O(log2n)、线性阶O(n)、线性对数微阶O(nlog2n)、平方阶O(n2)时间复杂度O(1)：算法中的语句执行次数不为常数，时间复杂度为O(算法的时间复杂度，即算法的时间度量，is记录edas:T(n)=O( f(n))。它代表随机随着问题大小n的增加，算法执行时间的增长率与off(n)的增长率相同，称为算法的易熵时间复杂度，简称为

ˇ＾ˇ O(1)