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时间复杂度知识点整理
如何计算
找到一个基本操作（最深层循环）
分析该操作的执行次数x与问题规模n的关系 x=f（n）
x的数量级O（x）就是算法时间复杂度T（n）
常用技巧
加法规则：O(f(n))+O(g(n))=O(max(f(n),g(n)))
乘法规则：O(f(n))×O(g(n))=O(f(n)×g(n))
“常对幂指阶”：O(1)＜O(㏒?n)＜O(n)＜O(n㏒?n)＜O(n2)＜O(n3)＜O(2?)＜O(n!)＜O(n?)
三种复杂度
最坏时间复杂度：考虑输入数据“最坏”的情况
平均时间复杂度：考虑所有输入数据都等概率出现的情况
最好时间复杂度：考虑输入数据“最好”的情况
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