算法復雜度O(logn)詳解 一.O(logn)代碼小證明 我們先來看下面一段代碼 由於cnt每次在乘以2之后都會更加逼近n，也就是說，在有x次后，cnt將會大於n從而跳出循環，所以$2 ^ x = n$, 也就是$x = log_2n$，所以這個循環的復雜度為O(logn ...

一.O(logn)代碼小證明 我們先來看下面一段代碼: 由於cnt每次在乘以2之后都會更加逼近n，也就是說，在有x次后，cnt將會大於n從而跳出循環，所以\(2 ^ x = n\), 也就是\(x = log_2n\)，所以這個循環的復雜度為O(logn) 二.典型時間復雜度 由此 ...

f(n) = O(g(n))：f的階不高於g的階。 f(n) = Ω(g(n))：f的階不低於g的階。 f(n) = θ(g(n))：f的階等於g的階。 f(n) = o(g(n))：f的階低於g的階。 O給出的是函數f(n)在漸進意義下的上界（但不一定是最小的） Ω給出的是函數f(n)在漸進意義 ...

這三種排序算法分別是桶排序、計數排序和基數排序，之所以它們的時間復雜度能到達O(n)，是因為它們都是非基於比較的排序算法，不涉及元素之間的比較操作。 1 桶排序 1.1 原理 將待排數據元素分配到幾個有序的桶中，然后對每個桶中的數據元素分別進行排序，每個桶中的數據元素有序后按桶的順序 ...

上一個排序隨筆中分析了三種時間復雜度為O(n2)的排序算法，它們適合小規模數據的排序；這次我們試着分析時間復雜為O(nlogn)的排序算法，它們比較適合大規模的數據排序。 1 歸並排序 1.1 原理 將待排序列划分為前后兩部分，直到子序列的區間長度為1；對前后兩部分分別進行排序，再將排好序 ...

這三種排序算法分別是桶排序、計數排序和基數排序，之所以它們的時間復雜度能到達O(n)，是因為它們都是非基於比較的排序算法，不涉及元素之間的比較操作。 1 桶排序 1.1 原理 將待排數據元素分配到幾個有序的桶中，然后對每個桶中的數據元素分別進行排序，每個桶中的數據元素有序后按桶的順序 ...

入手： 1.1 排序算法的執行效率 1）最好情況、最壞情況和平均情況時間復雜度 待排序數據的有序度 ...

本文主要描述3個時間復雜度為n2的排序算法：冒泡排序、選擇排序、插入排序。 1.冒泡排序：由數組頭部開始，一次比較兩個元素，如果他們的順序錯誤就把他們交換過來。每次交換完成后，當前數組最大值就會被放在最后。 傳入參數：a為待排序數組，n為數組長度。 第一個for循環 ...