quadratic,這一段的運行次數為N*N,所以O(N^2). 再一個例子 這一段是對數的Log ...

Implement a data structure supporting the following operations: Inc(Key) - Inserts a new k ...

O(big-Oh)： 描述算法時間復雜度用的最普遍的符號。它是漸進上界，其作用是將我們得到的算法在最壞情況下（worst case）時間復雜度表達式簡化成對應的多項式（比如n^2等）。所以在我們證明的過程中，目的是證明我們的式子要“小於等於”目標多項式。 Ω(big-Omega)： 這個符號 ...

Big O Complexity Graph Big O === O() 算法復雜度速查表 數據結構 數組排序算法 Quicksort O(n log(n)) O(n log(n)) O(n^2) O(log(n)) Mergesort O(n log(n)) O ...

前言 半年前在極客時間訂閱了王爭的《數據結構和算法之美》，現在決定認真去看看。看到如何用快排思想在O(n)內查找第K大元素這一章節時發現王爭對歸並和快排的理解非常透徹，講得也非常好，所以想記錄總結一下。文章內容主要分析歸並排序和快速排序原理，並根據它們共同的分治思想，引出如何在 O(n ...

數據結構（四）：符號表 一、 符號表概述 　　符號表是存儲鍵及對應值的數據結構，符號表中存儲的元素由鍵，值和指向下一個值的指針域組成，可通過鍵查找到對應的值。 　　符號表中，鍵必須是唯一的，而值可以不唯一。 　　日常生活中，根據關鍵字百度查找資料，根據目錄查找書籍內容，都是符號表使用的體現 ...

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 ...

提到數據結構與算法都感覺這應該是后端要掌握的知識，對前端來說只要寫寫頁面，綁定事件，向后台發發數據就好了，用不到數據結構與算法，也許對於一些數據查找 簡單的for循環就能搞定，也許只是提高了幾毫米而已，可忽略不計，假入node做后台開發的時候，一次請求節約的幾毫米，千萬次請求節約的就不是毫秒 ...