1. 常见的时间复杂度和空间复杂度有哪些?

O(1): constant complexity: constant 常数复杂度

O(log n): 对数复杂度

O(n): 线性时间复杂度

O(n^2): 平方

O(N^3): 立方

O(2^n): 指数

O(n!): 阶乘

2. 时间复杂度和空间复杂度的重要性

随着现在存储空间的便宜, 很多情况下, 我们是愿意用空间复杂度来换取时间复杂度的, 因为内存, 磁盘等这些和程序算法比起来, 真的是太便宜的, 大家都是可以接收到的, 而写出好的程序, 这个真的是需要工夫的。

总的一点就是, 人工太贵了, 磁盘, 内存,就不太值钱, 所以, 可能追求时间复杂度比较低的程序

3. 集中常见的时间复杂度举例

1. O(1)

int n= 1000;
System.out.println("hello " + n);

2. O(n)

for(int i = 0; i<=n; i++) {
    System.out.println(i);
}

3. O(n^2)

for(int i = 0; i<=n; i++) {
    for(int j = 0; j<=n; j++) {
            System.out.println(i+j);
    }
}

4. O(log(n))

or(int i = 1; i

5. O(k^n)

for(int i = 1; i<= Math.pow(2, n); i++) {
    System.out.println(i);
}

6. O(n!)

for(int i = 1; i<=factorial(n); i++) {
    System.out.println(i);
}

4. 时间复杂度的计算公式

我们只需要根据最高位进行计算, 常数进行忽略就好了。

5. 主定律

二分树查找: O(logn)

二叉树的遍历: O(n)

排序的查找:一维: O(logn); 二维: O(n)

快排, 规定排序 O(nlogn)