算法基礎筆記_時間複雜度

大O的理解： n表示數據規模 O(f(n)) 表示運行算法所需要執行的指令數（運行時間），和f(n)成正比 O(f(n)) 可以理解爲： t = a*f(n) + b = f(n) 簡單驗證程序算法複雜度的方法：將數據規模依次成倍增長，查看運行時間的增長規律，或作出 t-n 的座標圖觀察。 「均攤複雜度」 和 「複雜度震盪」 二分查找法 O(logn)                       

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