时间复杂度

DARLING Zero two♡

【初阶数据结构】时空罗盘妙解：时间复杂度&&空间复杂度本篇开启数据结构初阶的学习，数据结构的重要性已经不言而喻，无论是在面试还是工作的时候，都占据重要的地位，面对海量数据或复杂逻辑关系，巧妙运用数据结构可梳理问题脉络，找到简洁的解题思路📖

衡量算法效率的方法：时间复杂度、空间复杂度算法是用数学解决问题的方法。一个好算法有以下几个特点： ①正确性：能正确处理各种输入（合法输入、非法输入、边界输入），输出合理的结果。 ②可读性：算法描述清晰，方便阅读、理解。 ③健壮性：算法应运行一致，对于相同的输入始终输出相同的结果。 ④高效性：算法应占用最少的CPU和内存，这一点通过时间复杂度和空间复杂度进行判定。其中，高效性是优秀算法最突出的特点，也是算法设计的核心。

排序算法之快速排序、归并排序目录快速排序归并排序的意义快速排序思维步骤具体思想测试样例解释代码实现归并排序思维步骤具体思想测试样例解释

数据结构初阶之算法复杂度算法运行时需要耗费时间资源和空间（内存）资源，衡量算法的好坏一般从时间复杂度和空间复杂度这两个维度进行。时间复杂度主要是衡量算法运行的快慢，空间复杂度主要是衡量算法运行所需的额外空间。

艾伦~耶格尔

【数据结构与算法】时间、空间复杂度详解大家有没有遇到过，为什么有些程序跑得飞快，而有些程序却慢得让人抓狂？我们可能都是这样认为的：他写的程序效率高等等，确实如此。但这背后隐藏着两个重要的概念：时间复杂度和空间复杂度。它们就像程序的“效率指标”，帮助我们评估程序的性能。

【数据结构】时间复杂度和空间复杂度解析打个比方来说不同的数据就相当于不同的书籍，我们经常在图书馆可以看到不同类别的书籍会被整理放在书架上方便查看存放，数据结构就是一种计算机存储管理数据的方式。

啊森要自信

【算法与数据结构】深入二叉树实现超详解上节我们学习了二叉树（前中后）序遍历这节将实现二叉树。让我们复习一下二叉树，接着就是二叉树的实现了😊，学习起来吧！

啊森要自信

【算法与数据结构】深入解析二叉树（二）之堆结构实现普通的二叉树是不适合用数组来存储的，因为可能会存在大量的空间浪费。而完全二叉树更适合使用顺序结构存储。现实中我们通常把堆(一种二叉树)使用顺序结构的数组来存储，需要注意的是这里的堆和操作系统虚拟进程地址空间中的堆是两回事，一个是数据结构，一个是操作系统中管理内存的一块区域分段。

ILoveFujibayashiRyou

splay学习笔记重制版以前写的学习笔记：传送门但是之前写的比较杂乱，这里重制一下假设我们要维护一个数据结构，支持插入、删除、查询某个值的排名，查询第 k k k大的值等操作。最直接的想法是用二叉搜索树，也就是左子树权值<根节点权值<右子树权值的数据结构。查询时，如果目标值小于根节点就往左走，否则往右走。但是二叉搜索树的深度是没法保证的，树高可以达到 O ( n ) O(n) O(n)级别，这样我们的操作都是 O ( n ) O(n) O(n)的。因此这里我们需要使用平衡树，通过一些操作来维持树的平衡，让单次操作变成 O

Betty’s Sweet

探索数据结构：解锁计算世界的密码✨✨ 欢迎大家来到贝蒂大讲堂✨✨🎈🎈养成好习惯，先赞后看哦~🎈🎈所属专栏：数据结构与算法贝蒂的主页：Betty‘s blog

啊森要自信

【算法与数据结构】复杂度深度解析（超详解）如何衡量一个算法的好坏如何衡量一个算法的好坏呢？比如对于以下斐波那契数列：斐波那契数列的递归实现方式非常简洁，但简洁一定好吗？那该如何衡量其好与坏呢？

数据结构之dict类dict 是字典类。什么是字典（Dictionary）呢？就是一个可以通过索引找到对象的数据类型。在Python 的dict类里，索引就是“键”，对象也叫“值”，二者合起来就叫“键值对”。每个“键值对”之间用逗号（，）隔开，每个“键”和“值”之间用冒号（：）隔开，“键”与“值”之间一一对应。

【图解数据结构】深入剖析时间复杂度与空间复杂度的奥秘🌈个人主页：聆风吟 🔥系列专栏：图解数据结构、算法模板 🔖少年有梦不应止于心动，更要付诸行动。算法是解决特定问题求解步骤的描述，在计算机中表现为指令的有限序列，并且每条指令表示一个或多个操作。

何为算法之时间复杂度同空间复杂度相比，时间复杂度的分析要复杂一些。时间复杂度是指运行算法所需要的计算工作量，记作： T ( n ) = O ( f ( n ) ) T(n)=O(f(n)) T(n)=O(f(n)) 简单理解，时间复杂度就是执行语句的次数。也就是说，时间复杂度高则运行时间长，时间复杂度低则运行时间短。常见的时间复杂度有 O ( 1 ) 、 O ( n ) 、 O ( n 2 ) 、 O ( 2 n ) 和 O ( l o g 2 n ) O(1)、O(n)、O(n^2)、O(2^n)和O(log_2n) O(

时间和空间复杂度目录算法的复杂度时间复杂度大O的渐进表示法各种求时间复杂度例题：计算冒泡排序的时间复杂度：计算两个循环的时间复杂度：

下课后泡实验室

【数据结构开篇 --- 时间和空间复杂度】前言：什么是程序？程序 = 算法 + 数据结构可想而知对于一个完整的程序来说，数据结构的重要性；对于一个好的程序，数据结构能让我们更深层次的理解。 /知识点汇总/

数据结构和算法 - 前置扫盲tip：逻辑结构揭示了数据元素之间的逻辑关系。线性数据结构：元素间存在明确的顺序关系。非线性数据结构：元素不是按照序列排列的

京东云开发者

时间复杂度为 O(nlogn) 的排序算法归并排序遵循分治的思想：将原问题分解为几个规模较小但类似于原问题的子问题，递归地求解这些子问题，然后合并这些子问题的解来建立原问题的解，归并排序的步骤如下：

算法之【时间复杂度】与【空间复杂度】目录一、算法1、算法定义2、两种算法的比较3、算法的特性4、算法设计的要求二、算法的复杂度1、时间复杂度

【数据结构】算法的时间复杂度🦄个人主页:修修修也🎏所属专栏:数据结构⚙️操作环境:Visual Studio 2022目录一.算法时间复杂度定义