o(1), o(n), o(logn), o(nlogn)
在描述算法复杂度时,经常用到o(1), o(n), o(logn), o(nlogn)来表示对应算法的时间复杂度, 这里进行归纳一下它们代表的含义: 这是算法的时空复杂度的表示。不仅仅用于表示时间复杂度，也用于表示空间复杂度。 O后面的括号中有一个函数，指明某个算法的耗时/耗空间与数据增长量 ...
原文：证明 O(n/1+n/2+…+n/n)=O(nlogn)
前言 在算法中，经常需要用到一种与调和级数有关的方法求解，在分析该方法的复杂度时，我们会经常得到 O frac n frac n ldots frac n n 的复杂度，然后我们都知道这个式子是等价于 O n log n 的。在筛素数 字符串连续重复子串等很多算法中都有用到，用处之广，性能之优。今天不妨来证明下这个等价式。 O frac n frac n ldots frac n n O n lo ...
2015-03-06 12:10 0 3457 推荐指数：
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