严蔚敏-数据结构-时间复杂度

T(n)=O(f(n))表示随着问题规模n增大,算法的增长率和f(n)的增长率一样大。反应是是一种增长趋势。
这里的big o是cs中的一种表示方法,和高数里的上界下界函数不是一个东西

需要记住的是:

  • 增长率是分正负的
  • 对数函数<幂函数<指数函数<n!<n的n次方(幂指函数)
    当然也有例外:n的log2n次方<n!

怎么样判断哪种算法更适宜?

在执行基本操作的次数相同的情况下,可以解决问题的规模n越大越好。
也可以反过来说
在解决问题的规模n相同的情况下,执行基本操作的次数越少越好

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