文 | 平哥 日期 | 20201014
可以这么理解，比如以下代码：
class Demo {
public static void main(String[] args){
i = 1;
while (i <= n) {
i = i * 2;
}
}
}
此段代码的时间复杂度就取决于while里面那句话的执行次数，也就是i和n的关系。
可以理解为：执行多少次（设为x）就有多少个2相乘，所以最后:
i = 2^x <= n
所以执行次数：x = logn（以2为底）
时间复杂度：O(n) = logn
最好时间复杂度：O(n*logn)最坏时间复杂度：O(n*logn)平均时间复杂度：O(n*logn)空间复杂度：...
最好时间复杂度：O(n*logn)最坏时间复杂度：O(n²)平均时间复杂度：O(n*logn)空间复杂度：O(1)...
时间复杂度 由上图，可见，O(1) 最小，O(logn) 次之，比如二分查找就是 O(logn) 时间复杂度可见 ...
时间复杂度所耗费的时间从小到大依次是O(1)< O(logn) < O(n) < O(n*logn) < O(n^...
时间复杂度o(1), o(n), o(logn), o(nlogn) 1、时间复杂度o(1), o(n), o(l...
1. 时间复杂度 常见时间复杂度高低 O(1) < O(logn) < O(n) < O(nlogn) < O(l...
一.时间复杂度&空间复杂度 常见的时间复杂度 常量 O(1) 对数 O(logn) 线性 O(n...
常见复杂度 1.时间复杂度 O(1) < O(logn) < O(n) < O(nlogn) < O(n^2) <...
O(logn)时间复杂度求Fibonacci数列
目前看到的最容易理解的快排实现方法（swift版本） 快排的时间复杂度是O(nlogn)，空间复杂度是O(logn)
本文标题：时间复杂度 O(logn) 的理解
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