1、大O表示法
表示程序的执行时间或占用空间随数据规模的增长趋势。
算法操作 时间复杂度
线性查找 O(n)
二分查找 O(logn)
无序数组插入 O(1)
无序数组删除 O(n)
有序数组插入 O(n)
有序数组删除 O(n)
冒泡排序 O(n2)
2、时间复杂度
时间复杂度,又称"渐进式时间复杂度",表示代码执行时间与数据规模之间的增长关系。
按量级递增排序:常量阶O(1) < 对数阶O(logn) < 线性阶O(n) < 线性对数阶O(nlogn) < 平方阶O(n²)...立方阶O(n³)...k方阶 < 指数阶O() < 阶乘阶O(n!) 。
3、空间复杂度
空间复杂度,也称渐进空间复杂度,表示代码存储空间与数据规模之间的增长关系。
参考:https://blog.csdn.net/weixin_38483589/article/details/84147376