文件名称：leetcode打不开-Algorithms:算法
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更新时间：2024-07-19 19:42:30
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leetcode打不开 大O 考虑 N 很大。 在最坏的情况下会发生什么？ 删除所有常量。 计算机科学家是悲观的人，因为他们专注于最坏的情况:)。 摊销时间 我们还可以谈论运行时间被摊销或平均。 例如，Java 中的 ArrayList 是动态增长的数组。 对于大多数目的，我们说推入 ArrayList 的大 O 是恒定的。 但是，有时 ArrayList 需要增长。 在这种情况下，所有元素都从一个数组复制到另一个数组，这需要 O(n) 时间。 那么为什么我们不说添加到 ArrayList 是 O(n) 时间？ 因为增长的操作会在所有数组推送中摊销。 每个元素被推送一次并复制一次。 因此，增长的操作在推动时摊销。 常见的运行时复杂性 O(1)算法复杂度不依赖于输入。 O(logN)有效地将每个子例程的输入减半的算法将具有此运行时。 O(N)线性时间算法直接随输入缩放 O(NlogN)比较排序算法的复杂度为 NlogN。 O(N^2)两个嵌套的 for 循环将具有此运行时。 O(2^N)需要解决问题的子问题或生成排列的算法通常看起来像 O(branches^depth)，其中分支是每个递
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