09-20-周六_15-53-13
This commit is contained in:
@@ -79,7 +79,7 @@ for i in range(n):
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说明:这段代码,for循环 里面的代码会执行n遍,因此它消耗的时间是随着n的变化而变
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说明:这段代码,for循环 里面的代码会执行n遍,因此它消耗的时间是随着n的变化而变
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化的,因此这类代码都可以用O(n)来表示它的时间复杂度
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化的,因此这类代码都可以用O(n)来表示它的时间复杂度
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## 线性对数阶 O(nlogN)
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## 线性对数阶 O($$nlogN$$)
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```python
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```python
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n = 100
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n = 100
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@@ -102,7 +102,7 @@ for i in range(n):
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j += i
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j += i
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说明:平方阶$$O(n2)$$就更容易理解了,如果把$$O(n)$$的代码再嵌套循环一遍,它的时间复杂度就是$$O(n^2)$$,这段代码其实就是嵌套了2层n循环,它的时间复杂度就是$$O(n*n)$$,即$$O(n^2)$$ 如果将其中一层循环的n改成m,那它的时间复杂度就变成了$$O(m*n)$$
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说明:平方阶$$O(n2)$$就更容易理解了,如果把$$O(n)$$的代码再嵌套循环一遍,它的时间复杂度就是$$O(n^2)$$,这段代码其实就是嵌套了2层n循环,它的时间复杂度就是$$O(n*n)$$,即$$O(n^2)$$ 如果将其中一层循环的n改成m,那它的时间复杂度就变成了$$O(m*n)$$
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## 立方阶 O(n³)、K 次方阶 O(n^k)
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## 立方阶 O(n³)、K 次方阶 O($$n^k$$)
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说明:参考上面的 O(n²) 去理解就好了,O(n³)相当于三层 n 循环,其它的类似
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说明:参考上面的 O(n²) 去理解就好了,O(n³)相当于三层 n 循环,其它的类似
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