O(1), O(n), O(logn), O(nlogn) 的区别(转自ted 常)

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 。

那么,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。

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如果ax=N(a>0,且a≠1),那么数x叫做以a为底N的对数,记作x=logaN,读作以a为底N的对数,其中a叫做对数的底数,N叫做真数。

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End!
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作者:ted 常 
来源:CSDN 
原文:https://blog.csdn.net/ted_cs/article/details/82881831 
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