o(1), o(n), o(logn), o(nlogn)是用來表示對應算法的時間復雜度,這是算法的時間復雜度的表示。不僅僅用於表示時間復雜度，也用於表示空間復雜度。 算法復雜度分為時間復雜度和空間復雜度。其作用： 時間復雜度是指執行這個算法所需要的計算工作量； 空間復雜度是指執行這個算法 ...

在描述算法復雜度時,經常用到o(1), o(n), o(logn), o(nlogn)來表示對應算法的時間復雜度, 這里進行歸納一下它們代表的含義: 這是算法的時空復雜度的表示。不僅僅用於表示時間復雜度，也用於表示空間復雜度。 O后面的括號中有一個函數，指明某個算法的耗時/耗空間與數據 ...

1、時間復雜度o(1), o(n), o(logn), o(nlogn)。算法時間復雜度有的時候說o(1), o(n), o(logn), o(nlogn)，這是算法的時空復雜度的表示。不僅僅用於表示時間復雜度，也用於表示空間復雜度。O后面的括號中有一個函數，指明某個算法的耗時/耗空間與數據增長量 ...

在描述算法復雜度時,經常用到 o(1), o(n), o(logn), o(nlogn) 來表示對應算法的時間復雜度, 這里進行歸納一下它們代表的含義:這是算法的時空復雜度的表示。不僅僅用於表示時間復雜度，也用於表示空間復雜度。O后面的括號中有一個函數，指明某個算法的耗時/耗空間與數據增長量 ...

1. DFS預處理出所有節點的深度和父節點 2. 初始各個點的2^j祖先是誰 ,其中2^j(j=0...log(該點深度))倍祖先，1倍祖先就是父親，2倍祖先 ...

前言 在算法中，經常需要用到一種與調和級數有關的方法求解，在分析該方法的復雜度時，我們會經常得到\(O(\frac{n}{1}+\frac{n}{2}+\ldots+\frac{n}{n})\)的復雜度，然后我們都知道這個式子是等價於\(O(n\log n)\)的。在篩素數、字符串 ...

舉個簡單的例子，要從0加到n，我們會這么寫：int sum = 0;for(int i = 0; i<=n; ++i){ sum += i;}一共算了n次加法，那么就說這個時間復雜度是O(n)。當然O(n)的精確的概念是，是n的最高次方，比如，某個計算共計算了3n + 2次 ...

O(n)-O(1) lca 之前一直知道有這個東西，但是一直不會，網上搜了一下似乎只有 topcoder 上的英文版還有這篇博客 但是他的實現並不是很好，我看到好的博客還有$E的這篇博客。但是我並不理解他代碼里的一些左移和右移明明是 \(O(n)\) 的為啥不出錯？反正我是沒搞清楚 ...