[算法基础]Big O Notation时间复杂度计算方法
首先一点就是无视任何常量
从最简单的开始
statement;
这段时间复杂度为常数1,所以O(1).
然后
for ( i = ; i < N; i++ )
statement;
这一段是线性的,则时间复杂度为N,所以O(N),就算运行多次,比如4次5次,5N依然看做O(N).
但是
for ( i = ; i < N; i++ ) {
for ( j = ; j < N; j++ )
statement;
}
这一段则是二次的,不是二次元,是二次quadratic,这一段的运行次数为N*N,所以O(N^2).
再一个例子
while ( low <= high ) {
mid = ( low + high ) / ;
if ( target < list[mid] )
high = mid - ;
else if ( target > list[mid] )
low = mid + ;
else break;
}
这一段是对数的Logarithmic,有点难理解吧,就是说以上的例子每次都要找到中间的部分,那么中间的部分找到后,整个size就一分为二,只用管其中的一半即可.考虑到整个list的size,我们假设这个size为X,那么以上的步骤要重复Y次才能达到X,介于每次都是取一半丢一半,那么可以说2^Y=X,因为计算机理论方面习惯吧底数为2的省略(数学里面则是底数为10的省略,略写为lg),所以其实运行次数Y=logX,也就是O(logN).
我们带几个例子来看对不对,比如我们有一个size为8的list,看看是不是需要3次就能让中间值固定下来.size为8的话,想象一个完美的例子1,2,3,4,5,6,7,8.中间值为(1+8)/2=4, target为4,然后取一半,选多的一半,则是4,5,6,7,8这边,中间值为6,再选一半,6,7,8,中间值为7,找到.以上找中间值的步骤重复了3次,刚好是我们期望中的次数.
以上例子再升级
void quicksort ( int list[], int left, int right )
{
int pivot = partition ( list, left, right );
quicksort ( list, left, pivot - );
quicksort ( list, pivot + , right );
}
就是我们通常了解的quicksort,因为多嵌套了一个iteration,所以整个运行次数为N*log(N).那么big O为O(nlog(n)).
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