//示例一：
//计算Func2的时间复杂度：
void Func2(int N)
{
int count = 0;
for (int k = 0; k < 2*N; ++k)
{
++count;
}
int M = 10;
while (M--)
{
++count;
}
printf("%d\n", count);
}
图示：
案例二：
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//示例二：
//计算Func3的时间复杂度：
void Func3(int N, int M)
{
int count = 0;
for (int k = 0; k < M; ++k)
{
++count;
}
for (int k = 0; k < N; k++)
{
++count;
}
printf("%d\n", count);
}
图示：
案例三：
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//示例三：
//计算Func4的时间复杂度：
void Func4(int N)
{
int count = 0;
for (int k = 0; k < 100; ++k)
{
++count;
}
printf("%d\n", count + N);
}
图示："cpu技术太强了"
案例四：
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//示例四：
//计算strchr的时间复杂度：
const char* strchr(const char* str, int character);
//strchr库函数：在str字符数组中查找一个字符
图示：
案例五：
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//示例五：
#include <stdio.h>
//计算BubbleSort的时间复杂度：
void BubbleSort(int* a, int n)
{
assert(a);
for (size_t end = n; end > 0; --end)
{
int exchange = 0;
for (size_t i = 1; i < end; ++i)
{
if (a[i - 1] > a[i])
{
Swap(&a[i - 1], &a[i]);
exchange = 1;
}
}
if (exchange == 0)
{
break;
}
}
}
图示：
案例六：
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//示例六：
//计算BinarySearch的时间复杂度：
int BinarySearch(int* a, int n, int x)
{
assert(a);
int begin = 0;
int end = n - 1;
// [begin, end]：begin和end是左闭右闭区间，因此有=号
while (begin <= end)
{
int mid = begin + ((end - begin) >> 1);
if (a[mid] < x)
{
begin = mid + 1;
}
else if (a[mid] > x)
{
end = mid - 1;
}
else
{
return mid;
}
}
return -1;
}
图示：
案例七：
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//示例七：
//计算阶乘递归Fac的时间复杂度：
long long Fac(size_t N)
{
if (0 == N)
{
return 1;
}
return Fac(N-1)*N;
}
图示：
案例八：
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//示例八：
//计算斐波那契递归Fib的时间复杂度：
long long Fib(size_t N)
{
if (N < 3)
{
return 1;
}
return Fib(N - 1) + Fib(N - 2);
}
//计算BubbleSort的空间复杂度：
void BubbleSort(int* a, int n)
{
assert(a);
for (size_t end = n; end > 0; --end)
{
int exchange = 0;
for (size_t i = 1; i < end; ++i)
{
if (a[i - 1] > a[i])
{
Swap(&a[i-1], &a[i]);
exchange = 1;
}
}
if (exchange == 0)
{
break;
}
}
}
图示：
案例二：
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//计算Fibonacci的空间复杂度：
//返回斐波那契数列的前n项
long long* Fibonacci(size_t n)
{
if (n==0)
{
return NULL;
}
long long* fibArray = (long long*)malloc((n + 1) * sizeof(long long));
fibArray[0] = 0;
fibArray[1] = 1;
for (int i = 2; i <= n; ++i)
{
fibArray[i] = fibArray[i - 1] + fibArray[i - 2];
}
return fibArray;
}
图示：
案例三：
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//计算阶乘递归Fac的空间复杂度：
long long Fac(size_t N)
{
if (N == 0)
{
return 1;
}
return Fac(N-1)*N;
}
int missingNumber(int* nums, int numsSize){
int N = numsSize;
int ret = N*(N+1)/2;
for(int i = 0; i < N; i++)
{
ret -= nums[i];
}
return ret;
}
解决思路二：异或法
先用 0 异或 完整的0~N各值，
再用该异或的结果来 异或 nums数组（少一个值）
因为异或后相同为0，相异为1，
此时两对值中相同的值就会异或为0，
nums少的一个值异或后就会得到该值
图示：
对应代码：
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int missingNumber(int* nums, int numsSize){
int N = numsSize;
int x = 0; //用来保存异或后的结果
for(int i = 0; i <= N; ++i)
{
x ^= i;
}
for(int i = 0; i < N; ++i)
{
x ^= nums[i];
}
return x;
}
