时间复杂度logn是怎么算出来的,以2为底n的对数的写法

logn图像 2023-12-09 13:42 438 墨鱼

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时间复杂度logn是怎么算出来的,以2为底n的对数的写法

了解时间复杂度O(logn)，解决实际问题时，代码是否高效将成为解决问题的关键。高效的算法可以将资源开销控制在有限的范围内并解决问题。算法的标准时间复杂度为(logn)。有很多算法的时间复杂度为O(logn)。以下是一些常见示例：二分查找：这是一种在有序数组中查找元素的高效算法。它使用分治法将数组划分为

ˋ▽ˊ right=0;left=N-1;while(right<=left){//不断更新左右边界的索引（本质是每次循环检查的元素减半，达到O(logN)时间复杂度），直到左索引大于右索引mid=（同一个算法介绍举个例子：以插入排序为例，我们说插入排序的时间复杂度为O(n^2)),但是当数据原始排序时，时间复杂度为O( n)，即对于所有输入情况，最坏的时间复杂度为O(n^2)

因此，如果对数微阶的代码$O(logn)$循环了n次，则其时间复杂度为n*O(logN)，即$O(nlogn)$，如下所示。另外，实际上还有平均情况复杂度

例如：logn+nlognis表示为O(nlogn)。复杂度大小为O(1)

↓。υ。↓ 线性对数微阶O(nlogN)其实很容易理解。如果时间复杂度为O(logn)的代码循环了N次，那么它的时间复杂度就是n*O(logN)，也就是O(nlogN)。我们以上面的代码加上一点点修改为例：for(m=1-.O(logn)代码小证明。我们首先看下面的代码：intcnt=1;while(cnt

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