时间复杂度，描述一个算法在问题规模不断增大时对应的时间增长曲线
- O(1) :是最低时间复杂度,耗时/耗空间与输入数据大小无关
- O(n) : 数据量增大几倍,耗时增大几倍,一种线条性关系
- O(n^2): 数据量增大n倍,耗时增加 n^2 倍
如双层for循环,冒泡算法
- O(log n) 当数据增大n倍时，耗时增大log n倍(2为底)
二分查找法,数据增大256倍时,耗时增加8倍
- O(n log n) 当数据增大256倍时，耗时增大256*8=2048倍
归并排序
时间复杂度，描述一个算法在问题规模不断增大时对应的时间增长曲线
如双层for循环,冒泡算法
二分查找法,数据增大256倍时,耗时增加8倍
归并排序
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时间复杂度知识点 最好时间复杂度 最坏时间复杂度 平均情况复杂度 均摊时间复杂度
一、时间复杂度有哪几种？ 最好时间复杂度 最坏时间复杂度 平均时间复杂度（概率） 均摊时间复杂度（特殊的平均时间复...
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本文标题：2020-03-19时间复杂度
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/zjkryhtx.html
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