線性查找並不總是O(N)的。當要找的元素在數組末尾，那確實是O(N)。但如果它在數組開頭，1 步就能找到的話，那么技術上來說應該是O(1)。所以概括來說，線性查找的最好情況是O(1)，最壞情況是O(N)。雖然大O可以用來表示給定算法的最好和最壞的情景，但若無特別說明，大O 記法一般都是指最壞情況 ...

時間復雜度 時間復雜度是用來估計算法運行時間的一個式子（單位）。 一般來說，時間復雜度高的算法比復雜度低的算法慢。 常見的時間復雜度（按效率排序） O(1) < O(log n) < O(n) < O(n log n) < O(n ...

　　二分查找是一個非常常用且簡潔的查找算法，相信很多人也知道它的時間復雜度是logN，但是我看網上的大多數博客給出的所謂推導過程都十分不嚴謹，於是我花了些時間自己寫了推導過程。 首先上二分查找的代碼： 下面是推導過程： 假設數據的規模為N(即每次調用時的high-low)，程序 ...

因為二分查找每次排除掉一半的不適合值，所以對於n個元素的情況：一次二分剩下：n/2兩次二分剩下：n/2/2 = n/4。。。m次二分剩下：n/(2^m)在最壞情況下是在排除到只剩下最后一個值之后得到結果，所以為 n/(2^m)=1;2^m=n;所以時間復雜度為：log2(n) ...

二分查找時間復雜度 partition時間復雜度 O(n) = O(n) + O(n/2) + O(n/4)+.... 然后用等比求和公式得出是O(2n)，即O(n) ...

導讀 曾幾何時學好數據結構與算法是我們從事計算機相關工作的基本前提，然而現在很多程序員從事的工作都是在用高級程序設計語言（如Java）開發業務代碼，久而久之，對於數據結構和算法就變得有些陌生了，由於長年累月的碼磚的緣故，導致我們都快沒有這方面的意識了，雖然這種論斷對於一些平時特別注重學習和思考 ...

最近發現了個好東西，就是一個學算法的好東西，是網易公開課的一個視頻。 直通車 這是麻省理工學院的公開課，有中英字幕，感謝網易。。 也可以在App把視頻緩存下來之后再放到電腦上面看，因為我這樣可以倍速，畢竟每集幾乎一個多小時。 回到標題，就是突然頓悟了一樣，就知道時間復雜度大概是 ...

https://blog.csdn.net/heihu_malice7/article/details/90042912 1.例如二分查找 總共有n個元素，每次查找的區間大小就是n，n/2，n/4，…，n/2^k（接下來操作元素的剩余個數），其中k就是循環的次數。 //k在遞歸 ...