二分查找是一个非常常用且简洁的查找算法，相信很多人也知道它的时间复杂度是logN，但是我看网上的大多数博客给出的所谓推导过程都十分不严谨，于是我花了些时间自己写了推导过程。 首先上二分查找的代码： 下面是推导过程： 假设数据的规模为N(即每次调用时的high-low)，程序 ...

因为二分查找每次排除掉一半的不适合值，所以对于n个元素的情况：一次二分剩下：n/2两次二分剩下：n/2/2 = n/4。。。m次二分剩下：n/(2^m)在最坏情况下是在排除到只剩下最后一个值之后得到结果，所以为 n/(2^m)=1;2^m=n;所以时间复杂度为：log2(n) ...

时间复杂度 时间复杂度是用来估计算法运行时间的一个式子（单位）。 一般来说，时间复杂度高的算法比复杂度低的算法慢。 常见的时间复杂度（按效率排序） O(1) < O(log n) < O(n) < O(n log n) < O(n ...

线性查找并不总是O(N)的。当要找的元素在数组末尾，那确实是O(N)。但如果它在数组开头，1 步就能找到的话，那么技术上来说应该是O(1)。所以概括来说，线性查找的最好情况是O(1)，最坏情况是O(N)。虽然大O可以用来表示给定算法的最好和最坏的情景，但若无特别说明，大O 记法一般都是指最坏情况 ...

时间复杂度到底怎么算 算法（Algorithm）是指用来操作数据、解决程序问题的一组方法。对于同一个问题，使用不同的算法，也许最终得到的结果是一样的，但在过程中消耗的资源和时间却会有很大的区别。 那么我们应该如何去衡量不同算法之间的优劣呢？ 主要还是从算法所占用的「时间」和「空间」两个维度 ...

对于时间复杂度，我一直搞不清楚是什么回事，或者说处于最简单的计算方式上： 常数阶O(1), 对数阶O(log2n), 线性阶O(n), 线性对数阶O(nlog2n), 平方阶O(n^2)， 立方阶O(n^3)，...， k次方阶O(n^k), 指数阶O(2^n) 。 其中， 1.O(n)，O ...

首先：借鉴前人大佬！感谢！本文只做整理 http://www.matrix67.com/blog/archives/105 首先在文中介绍了时间复杂度O，本身自己对于这个有所遗忘，并且本身在算法课上学的不咋地，正好借此梳理一下。 下面给出百度百科关于时间复杂的定义： 在计算机科学中 ...

​ 我们常常在武侠小说中看到一位内力精深的高手在学习新的招式的时候修炼速度异常惊人，我心目中最经典的片段就是倚天屠龙记中张无忌学习乾坤大挪移和太极拳的时候了，他能在极短的时间内领会常人数十年所不能掌握的东西，即使拍了很多版本，每次看到这，我都大呼过瘾，仍然看的津津有味~ 数据结构 ...