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关于大O法的几点解释

  1. 大O表示法指出算法有多快。例如,假设列表包含n个元素。简单查找需要检查每个元素,因此需要执行n次操作。使用大O表示法,这个运行时间为O(n)。主要单位不是秒啊,大O表示法值得并非以秒为单位的速度,而是操作数,操作了几次。它指出了算法运行时间的增速。
  2. 大O表示法指出的是最槽情况下的运行时间。如果你用简单查找,在电话本里查找ALICE,第一个就找到了ALICE,但是复杂度并不是O(1)!而是最倒霉的情况,所以是O(n)。
  3. 算法的速度指的并不是时间,而是操作数的增速。随着输入的增加,其运行时间将以什么样的速度增加。
O表示指出算法有多快。例如,假设列表包含n个元素。简单查找需要检查每个元素,因此需要执行n次操作。使用O表示,这个运行时间为O(n)。主要单位不是秒啊,O表示值得并非以秒为单位速度,而
O表示指出了算法有多快。例如,假设列表包含n个元素。简单查找需要检查每个元素,因此需要执行n次操作。使用O表示,这个运行时间为O(n)。单位秒呢?没有——O表示并非以秒为单位速度。
面试题你了解O符号(bigOnotation)么?你能给出不同数据结构例子么?O符号描述了当数据结构里面元素增加时候,算法规模或者是一个渐进上界。O符号也可用来描述其他行为,比如:内存
1O:数步数数步数为了统一描述,O不关注算法所用时间,只关注其所用步数。数组不论多大,读取都只需1步。用O记法来表示,就是:O(1)很多人将其读作“O1”,也有些人读成“1数量级”。一般读
义​对于不同机器环境而言,确切单位时间是不同,但是对于算法进行多少个基本操作(即花费多少时间单位)在规模数量级上却是相同,由此可以忽略机器环境影响而客观反应算法时间效率。对于算法时间
倍增这是最最最常见写法了,一个fa[N][logN]数组直接搞定时间复杂度也不算太高预处理$O(nlogn)$如果你想卡的话,可以卡到$O(nlogh)$h为树深度查询$O(2*logn)$最坏
0、首先要从心态上接受突发风险存在,策略可以规避、心态不能逃避。1、感知风险第一刻就要积极探寻规避、降低、转移风险影响途径和方法2、风险本身大多属于客观情况outofcontrol,所以在探求降低
Java中Set和List集合contains()方法,检查数组链表中是否包含某元素检查数组链表中是否包含某元素,使用Set而不使用List原因是效率问题,前者setcontains()方法实现
试App程序过程中,功能测试我们必须涉及,我们需要重点关注以下项:1运行1)App安装完成后试运行,可正常打开软件。2)App打开测试,是否有加载状态进度提示。3)App页面间切换是否流畅
https://blogcsdnnet/deram_boy/article/details/51191425提及这个,就想到了各种文件操作,这种流,什么reader啊,writer啊,buffer啊,