算法表示法之大O表示法

前言

我们在描述算法复杂度时,常用o(1), o(n), o(logn), o(n logn)等表示对应算法的时间复杂度，是算法的时空复杂度的表示。不仅仅用于表示时间复杂度，也用于表示空间复杂度。这种表示法称之为大O表示法

介绍

大O表示法是算法的一种特殊的表示法，指出了算法的速度有多快，它指出了算法运行时间的增速。需要注意的是大O表示法指的并非以秒为单位的速度

主要可以用来表示时间复杂度和空间复杂度

简单的说大O表示法仅仅只是定义当数量越多时算法运行时间的增速，增速越慢，即代表算法越快

时间复杂度

O(1)

O(1)：是最低的时间复杂度，表示算法的速度和数量无关，不论数量是多少，算法的速度始终不变，也就是耗时/耗空间与输入数据大小无关，无论输入数据增大多少倍，耗时/耗空间都不变。 哈希算法就是典型的O(1)时间复杂度，无论数据规模多大，都可以在一次计算后找到目标（不考虑冲突的话）

O(n)

O(n)：也叫线性时间，表示算法的速度和数量增加呈现线性增长。
典型算法有：简单查找。
即在n个数中轮询查找a所处的位置，当n的数量+1时算法查找的次数也+1

代码案例

O(log n)

O(log n)：也叫对数时间
典型算法有：二分查找法
即当数量每扩大两倍，查询次数仅仅需要+1次，是一种随着数量越多，算法耗时增速越慢的算法

代码案例

O(n²)

O(n²)：
典型算法有：选择排序、冒泡排序，是一种速度较慢的排序法

代码案例

O(n * log n)

典型算法有：快速排序法，是一种速度较快的排序法

代码案例

O(n!)

是一种非常慢的算法
即当数量为n时，查询算法耗时为a时，当数量+1时查询算法将耗时a*(n+1),当数量较多时耗时将变得非常大

最后

以上就是安静小虾米为你收集整理的算法表示法之大O表示法的全部内容，希望文章能够帮你解决算法表示法之大O表示法所遇到的程序开发问题。

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