算法中的时间复杂度O(n)详解例题

以下T(n)表示各算法中最耗时操作的执行次数，n表示数据量，请按照时间复杂度从小到大排列，正确的是()。

T1(n) = 100n + 200
T2(n) = 3n^2
T3(n) = 10000000

T4(n) = 300

A. T1

B.T2

C.T3

D.T3

答案：C

开始进行专业课考研复习了，先从第一题开始，这道题相对简单，比较直白

但是为了复习全面，我还是从全面的来解释一下这道题

时间复杂度(Time complexity), 是用来定性描述算法的运行时间，是表示该算法所求解问题规模n的函数

那么显而易见，T1(n)的时间复杂度为O(n)

T2(n)的时间复杂度为O(n^2)

T3(n)的时间复杂度为O(1)

T4(n)的时间复杂度为O(logn)

然后我们只要比较时间复杂度的大小，要比较时间复杂度的大小就得比较时间复杂度中n的大小

很显然

T3(n)

答案显而易见，选C