二分查找的基本思想是將n個元素分成大致相等的兩部分，去a[n/2]與x做比較，如果x=a[n/2],則找到x,算法中止；如果x<a[n/2],則只要在數組a的左半部分繼續搜索x,如果x>a[n/2],則只要在數組a的右半部搜索x. 時間復雜度無非就是while循環的次數！ 總共有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) ...

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) ...

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 ...

時間復雜度 小結: 空間復雜度 算法可視化網站推薦 https://visualgo.net/zh 冒泡排序 選擇排序 插入算法 優化空間: 應用二分查找來尋找插入 ...

排序方法 平均情況 最好情況 最壞情況 輔助空間 穩定性 冒泡排序 O(n^2) O(n) O(n^2) O ...