面试中的复杂度分析

面试中的复杂度分析

一、O(f(n))    n代表的数据规模， 其中f(n)代表程序块的运行次数，与程序块的运行次数成正比

二、O(f(n)) 表示的是一个算法的平均复杂度，适用于不同数据规模，相当于，f(n)类似于多项式，满足n从1，2，3......依次增加

三、具体的复杂度，会跟数据用例有关，比如插入排序如果在有序有序用例情况下，复杂度会变成0(n)级别

当n<=1000时，O（N^2）<=o(N),我们研究算法就是用来处理大的数据，小的数据不管采用什么算法都会很快，

整个字符串数组按照字典序排序

二分查找法

如果按照n个x连乘得到x^n，则时间复杂度为O（n），然后采用下面的算法，可以实现O（logn）。

一次递归调用，递归的深度就是递归的次数，但是多次递归调用时，就不一样了，可以利用递归树来计算递归的深度

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