大O
n表示数据规模
O(f(n))表示运行算法所需执行的指令数，和f(n)成正比
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对数据规模有一个概念
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常见的复杂度分析
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单循环
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即使一半但线性增加
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双重循环
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不能见双重循环为O(n^2)
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二分查找法
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这个是O(nlogn)
第一层为sz经过几次除2要大于等于n，为longn
第二层n
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O 根号n
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复杂度实验
实验，观察趋势
每次讲数据规模提高两倍，看时间的变化
递归算法的时间复杂度分析
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拓展资料：主定理
均摊复杂度分析
多个算法平均
比如O(1)算法 第n次为O(n),平均为2，因此还是 O(1)
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