时间复杂度，O(1), O(n), O(logn), O(nlogn) 的区别+样例分析

在描述算法复杂度时，经常用到O(1),O(n),O(logn),O(nlogn)O(1), O(n), O(logn), O(nlogn)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)O(1), O(n), O(logn), O(nlogn)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()）f(),O（f()）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 nnn 代表输入数据的量。

如果ax=N（a>0，且a≠1），那么数x叫做以a为底N的对数，记作x=logaN，读作以a为底N的对数，其中a叫做对数的底数，N叫做真数。

比如线段树复杂度O(logn+n)O(logn+n)O(logn+n)，查询修改都是O(logn)O(logn)O(logn)刚学的时候简直惊为天人

for(int i=1;i<=n;++i)for(int j=1;j<=i;++j)for(int k=1;k<=j;++k)x=x+1;

时间复杂度是O(n3)O(n^3)O(n3)

int i=1;while(i<=n)i*=2;

时间复杂度O(log2n)O(log_2 n)O(log2n)−>->−>O(logn)O(logn)O(logn)
评测机一般能过 108∼10910^8\sim 10^9108∼109 ，根据评测机的性能以及程序的常数而定

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