演算法複雜度O(logn)的底數是什麼

阿新 • • 發佈：2018-11-06

最近在研究演算法，書上一直說時間是O（logn），但是沒有明確說logn的底是什麼

演算法中log級別的時間複雜度都是由於使用了分治思想,這個底數直接由分治的複雜度決定.你如果採用二分法,那麼就會以2為底數,三分法就會以3為底數,其他亦然.不過無論底數是什麼,log級別的漸進意義是一樣的.也就是說該演算法的時間複雜度的增長與處理資料多少的增長的關係是一樣的.

最近在研究演算法，書上一直說時間是O（logn），但是沒有明確說logn的底是什麼演算法中log級別的時間複雜度都是由於使用了分治思想,這個底數直接由分治的複雜度決定.你如果採用二分法,那麼就會以2為底數,三分法就會以3為底數,其他亦然.不過無論底數是什麼,log級別的漸進意義是一

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上圖對應的是演算法複雜度的圖片，X軸對應的是n(問題規模)，Y軸對應的是執行的執行時間。我們先從簡單的複雜度解讀O(1) 從上面的圖片我們可以看到O(1)的複雜度是恆定的，一點波瀾都沒有，什麼是O(1)呢，就比如你是一個酒店的管理員，你負責管理酒店的鑰匙，你很聰

本文講述時間複雜度為n*logn的排序演算法：歸併排序、快速排序、堆排序以及希爾排序的原理、Java實現以及變形應用。一、歸併排序原理：把兩個有序數列合併為一個有序數列。需遞迴實現。 Java實現： 1 public int[] mergeSort(in

主元素問題：大小為N的陣列A,其主要元素是一個出現次數超過N/2的元素。最近在學習演算法，書上發現這樣一道題，並且提供了一種遞迴演算法的概要，但是感覺不是特別好（遞迴判斷(時間複雜度大於O(N)了)，還要對N的奇偶做出判斷以及使用附加陣列B），網上看了一下有一個SEO排行最靠前的（不說名字了，

轉自：http://yixiong89921.blog.163.com/blog/static/132537788201122105228637/ 學過資料結構，當然當年也學過演算法的時間複雜度的，不知道當年是不是會推倒時間複雜度，大概也就是根據基本語句的執行次數來獲得最高的數量級吧

原文網址：http://bigocheatsheet.com/ Word文件下載：http://download.csdn.net/detail/anshan1984/5583399 Searching（搜尋演算法） Algo

/** * 先直接逆序，這樣確保最後那個單詞在前面了，只不過此時單詞是逆序的 * 然後再對每個逆序的單詞進行調整 */ public class StringWordReverse { public String wordReverse(String str){ //在

//起泡法，大數沉底 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> int main() { char a[1000]; gets(a); int k=strlen(a); for(

問題描述： n個人（編號1~n)，從1開始報數，報到m的退出，剩下的人繼續從1開始報數。按順序輸出列者編號。 1.演算法複雜度為o(n*m) 使用連結串列進行模擬整個遊戲過程 2.演算法複雜度為o(n) 將n個人按照從0~n進行編號，出列的第一個人編號是m%n-1，將

時間複雜度演算法分析同一問題可用不同演算法解決,而一個演算法的質量優劣將影響到演算法乃至程式的效率.演算法分析的目的在於選擇合適演算法和改進演算法.一個演算法的評價主要從時間複雜度和空間複雜度來考慮.1、時間複雜度（1）時間頻度一個演算法執行所耗費的時間,從理論上是不能算出來

用 O( ) 來描述最壞的情況表示的是程式的step 關於輸入的size 的增長率 e.g. 抓住主要矛盾，忽略次要矛盾具體主次矛盾順序：（這個c 要指明）具體計算的小tips：加法法則和乘法法

去年寫了一篇《分治演算法求第 k k k小元素

最近老師講了並行的排序演算法，讓我對這個原來不是很瞭解的排序演算法產生了濃厚的興趣。並行排序方法，是指採用平行計算的方法對一組資料進行排序，理論上是在類似內排序的環境下，採用多核並行的方法讓時間降低，排序的複雜度最好的情況下能降低至O(n)左右。排序的實質

其實就是利用Hash的思想，開闢一個固定長度的hash陣列用於標記待排序陣列的資料元素是否出現過。由於固定長度的hash陣列，所以空間複雜度與待排序陣列資料規模n沒有關係，也就是說空間複雜度為O(1)。

程式碼： [cpp] view plaincopyprint? template<class T> inlinevoid MaxHeap<T>::make_heap(vector<T> & v) { if (heap_

平時我們在計算單鏈表的第i個節點刪除時間複雜度時一般認為是O(n)，過程如下 1.先從頭節點開始遍歷連結串列，找到第i-1個節點 2.將第i-1節點next指向第i個節點的next 可以看到時間主要花在了遍歷連結串列上如果我們已經拿到了要刪除的第i個節點Node(i)，

題目：將元素均為0、1、2的陣列排序，時間複雜度O（n）。思路：方法1：通過三個下標遍歷一遍實現的方法。 p1從左側開始，指向第一個非1的數字；p3從右側開始，指向第一個非3的數字。 p2從p1開始遍歷，如果是2，p2繼續遍歷，直到p2遇到1或者3 如果遇到

基本思想假設數序列中小於元素a的個數為n，則直接把a放到第n+1個位置上。當存在幾個相同的元素時要做適當的調整，因為不能把所有的元素放到同一個位置上。計數排序假設輸入的元素都是0到k之間的整數。回到頂部參考程式碼 #include &