【Python数据结构与算法笔记day08】1.6. 常见时间复杂度+常见时间复杂度之间的关系
1.6. 常见时间复杂度
常见时间复杂度
| 执行次数函数举例 | 阶 | 非正式术语 |
|---|---|---|
| 12 | O(1) | 常数阶 |
| 2n+3 | O(n) | 线性阶 |
| 3n2+2n+1 | O(n2) | 平方阶 |
| 5log2n+20 | O(logn) | 对数阶 |
| 2n+3nlog2n+19 | O(nlogn) | nlogn阶 |
| 6n3+2n2+3n+4 | O(n3) | 立方阶 |
| 2n | O(2n) | 指数阶 |
注意，经常将log2n（以2为底的对数）简写成logn
常见时间复杂度之间的关系
所消耗的时间从小到大
O(1) < O(logn) < O(n) < O(nlogn) < O(n2) < O(n3) < O(2n) < O(n!) < O(nn)
练习： 时间复杂度练习( 参考算法的效率规则判断 )
O(5)
O(2n + 1)
O(n²+ n + 1)
O(3n³+1)
得走出这种状态，不能一直困在那里面，哪不行就去提升哪，你一动不动那指定改变不了未来，动起来，积少成多才能越来越好