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) ...

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 ...

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 ...

時間復雜度到底怎么算 算法（Algorithm）是指用來操作數據、解決程序問題的一組方法。對於同一個問題，使用不同的算法，也許最終得到的結果是一樣的，但在過程中消耗的資源和時間卻會有很大的區別。 那么我們應該如何去衡量不同算法之間的優劣呢？ 主要還是從算法所占用的「時間」和「空間」兩個維度 ...

對於時間復雜度，我一直搞不清楚是什么回事，或者說處於最簡單的計算方式上： 常數階O(1), 對數階O(log2n), 線性階O(n), 線性對數階O(nlog2n), 平方階O(n^2)， 立方階O(n^3)，...， k次方階O(n^k), 指數階O(2^n) 。 其中， 1.O(n)，O ...

首先：借鑒前人大佬！感謝！本文只做整理 http://www.matrix67.com/blog/archives/105 首先在文中介紹了時間復雜度O，本身自己對於這個有所遺忘，並且本身在算法課上學的不咋地，正好借此梳理一下。 下面給出百度百科關於時間復雜的定義： 在計算機科學中 ...

​ 我們常常在武俠小說中看到一位內力精深的高手在學習新的招式的時候修煉速度異常驚人，我心目中最經典的片段就是倚天屠龍記中張無忌學習乾坤大挪移和太極拳的時候了，他能在極短的時間內領會常人數十年所不能掌握的東西，即使拍了很多版本，每次看到這，我都大呼過癮，仍然看的津津有味~ 數據結構 ...