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  • 常用算法时间空间复杂度

    在描述算法复杂度时,经常用到O(1), O(n), O(logn), O(nlogn)来表示对应复杂度程度, 不过目前大家默认也通过这几个方式表示空间复杂度 。

    那么,O(1), O(n), O(logn), O(nlogn)就可以看作既可表示算法复杂度,也可以表示空间复杂度。

    大O加上()的形式,里面其实包裹的是一个函数f(),O(f()),指明某个算法的耗时/耗空间与数据增长量之间的关系。其中的n代表输入数据的量。

     

    若aⁿ=b(a>0,且a≠1),称为a的n次幂等于b。在这里,a叫作底数,n叫作指数,

    b叫作以a为底的n次幂。

    若写成对数形式就是:

    在这里,a仍然叫作底数,b叫作真数,而n叫作以a为底b的对数。

    由此可见,指数和对数都是n,即它们是指同一个东西,只是在不同场合叫不同的名字。

    特别地,我们称以10为底的对数叫做常用对数(common logarithm),并记为lg。

    称以无理数e(e=2.71828...)为底的对数称为自然对数(natural logarithm),并记为ln。

     

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