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? ? ? ?在描述算法復雜度時,經(jīng)常用到o(1), o(n), o(logn), o(nlogn)來表示對應算法的時間復雜度。這里進行歸納一下它們代表的含義:這是算法的時空復雜度的表示。不僅僅用于表示時間復雜度，也用于表示空間復雜度。
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? ? ? O后面的括號中有一個函數(shù)，指明某個算法的耗時/耗空間與數(shù)據(jù)增長量之間的關系。其中的n代表輸入數(shù)據(jù)的量。

比如時間復雜度為O(n)，就代表數(shù)據(jù)量增大幾倍，耗時也增大幾倍。比如常見的遍歷算法。

再比如時間復雜度O(n^2)，就代表數(shù)據(jù)量增大n倍時，耗時增大n的平方倍，這是比線性更高的時間復雜度。比如冒泡排序，就是典型的O(n^2)的算法，對n個數(shù)排序，需要掃描n×n次。

再比如O(logn)，當數(shù)據(jù)增大n倍時，耗時增大logn倍（這里的log是以2為底的，比如，當數(shù)據(jù)增大256倍時，耗時只增大8倍，是比線性還要低的時間復雜度）。二分查找就是O(logn)的算法，每找一次排除一半的可能，256個數(shù)據(jù)中查找只要找8次就可以找到目標。

O(nlogn)同理，就是n乘以logn，當數(shù)據(jù)增大256倍時，耗時增大256*8=2048倍。這個復雜度高于線性低于平方。歸并排序就是O(nlogn)的時間復雜度。

O(1)就是最低的時空復雜度了，也就是耗時/耗空間與輸入數(shù)據(jù)大小無關，無論輸入數(shù)據(jù)增大多少倍，耗時/耗空間都不變。 哈希算法就是典型的O(1)時間復雜度，無論數(shù)據(jù)規(guī)模多大，都可以在一次計算后找到目標（不考慮沖突的話）

轉載于:https://my.oschina.net/maojindaoGG/blog/3054352

總結

以上是生活随笔為你收集整理的【转】算法中时间复杂度概括——o(1)、o(n)、o(logn)、o(nlogn)的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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