在描述算法复杂度时,经常用到O(1), O(n), O(logn), O(nlogn)来表示对应复杂度程度, 不过目前大家默认也通过这几个方式表示空间复杂度 。
O(1), O(n), O(logn), O(nlogn)就可以看作既可表示算法复杂度,也可以表示空间复杂度。
大O加上()的形式,里面其实包裹的是一个函数f(),O(f()),指明某个算法的耗时/耗空间与数据增长量之间的关系。其中的n代表输入数据的量。
时间复杂度大小的比较:
O(1) < O(logn) < O(n) < O(nlogn) < O(n^2) < O(2^n)
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