前言B+ 树搜索时间复杂度到底是什么（这篇文章分析了全网各种关于b+树时间复杂度相关博客的结论，总结并分析了他们结论差异的原因）。 本文在此基础上，对文中的结论做了进一步思考（如果对解题过程不感兴趣，可以直接看最后的总结）。正题在这篇文章中，得知B+树在内存里的时间复杂度是：然后我就想比较一下B+树和二叉树的时间复杂度。我们知道二叉树的时间复杂度是O(logn)【计算机行业的简写：把底数2给省略了
这些都是算法时空复杂度的表示。不仅仅用于表示时间复杂度，也用于表示空间复杂度。O后面的括号中有一个函数，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n代表输入数据的量。O(1)解析O(1)就是最低的时空复杂度了，也就是耗时/耗空间与输入数据大小无关，无论输入数据增大多少倍，耗时/耗空间都不变。 哈希算法就是典型的O(1)时间复杂度，无论数据规模多大，都可以在一次计算后找到目标...
原创
2021-11-18 09:24:52
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//------------------>摘自：https://blog.csdn.net/qq_41523096/article/details/82142747《一套图 搞懂“时间复杂度”》渐进时间复杂度比如算法A的相对时间是T（n）= 100n，算法B的相对时间是T（n）= 5n^2，这两个到底谁的运行时间更长一些？这就要看n的取值了。所以，这时候有了渐进时间复...
原创
2021-09-29 13:37:01
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题意：输入2^n个数将这些数分为好多个区间，询问这个区间里的最小值，最小值为区间里的某个数与某个数相乘（可以相同）简单的代码...
原创
2022-09-19 10:00:11
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时间空间复杂度是衡量代码执行效率的一个重要指标。事后统计法依赖于测试环境，会受极端数据规模的影响，所以时间空间复杂度分析就应运而生了 大O时间复杂度表示法T（n）代表代码执行的时间，f（n）代表每行代码执行次数的总和，O是代表前面两个变量成正比，n是数据规模大O时间复杂度实际上并不代表代码具真正运行的时间，而是代表代码执行时间随数据规模增长的变化趋势，所以也叫渐进时间复杂度，简称时间复杂
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2024-05-01 23:21:57
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时间复杂度O(n)的计算
我们通过以下几个例子来说明：时间复杂度计算方法：
for (i = 0; i < N; ++i)
 
原创
2011-05-07 15:14:08
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预先知道算法的复杂度是一回事，了解其后的原理是另一件事情。不管你是计算机科班出身还是想有效解决最优化问题，如果想要用自己的知识解决实际问题，你都必须理解时间复杂度。先从简单直观的 O(1) 和 O(n) 复杂度说起。O(1) 表示一次操作即可直接取得目标元素（比如字典或哈希表），O(n) 意味着先要检查 n 个元素来搜索目标，但是 O(log n) 是什么意思呢？你第一次听说 O(log n) 时
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2020-12-20 17:45:21
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画一个16个格子。大O表示计算的操作数。 算法1 需要16步。 算法2 算法1的时间复杂度为O(n) 算法2的时间复杂度为O(logn) n为元素个数16 O中的内容为操作的次数 5种常用的时间复杂度
原创
2021-08-05 16:32:04
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随着现代应用的不断发展，大家对数据库的询问越来越多，其中“时间复杂度 mysql”成为一个热议话题。了解和优化 MySQL 查询的时间复杂度对提升系统性能至关重要。为了让大家更好地掌握这个主题，接下来我们将对相关内容进行深入探讨。
根据过去的发展趋势，我们可以看到数据库的演变经历了多个阶段。从最初的文件系统到今天广泛使用的关系数据库，时间复杂度的优化始终是关注的重点。
```mermaid
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# MySQL 时间复杂度详解
在学习数据库时，时间复杂度是一个非常重要的概念，它直接关系到查询性能和系统的响应速度。MySQL 作为一种流行的关系型数据库管理系统，了解其时间复杂度对数据库设计和性能优化至关重要。
## 什么是时间复杂度
时间复杂度是衡量算法所需时间的一个量化指标，通常用大O符号表示。在数据库中，时间复杂度主要用来表示查询操作的效率。常见的复杂度有 O(1)、O(log n
转：https://blog..net/zxm490484080/article/details/72210501 算法复杂度分为时间复杂度和空间复杂度。 其作用： 时间复杂度是指执行算法所需要的计算工作量； 而空间复杂度是指执行这个算法所需要的内存空间。 时间复杂度 计算时间复杂度的方法：
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2018-04-07 12:28:00
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时间复杂度一个算法所花费的时间与其中语句的执行次数成正比例，算法中的基本操作的执行次数，为算法的时间复杂度。在实际中关注的是算法的最坏运行情况。大O的渐进表示法： 1、用常数1取代运行时间中的所有加法常数。 2、在修改后的运行次数函数中，只保留最高阶项。 3、如果最高阶项存在且不是1，则去除与这个项目相乘的常数。得到的结果就是大O阶。时间复杂度计算举例例1：void func2(int N) {
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2023-10-05 20:43:14
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写在前面：\(log_2n\)均记作\(logn\)，实际上在计算机中，\(lnx,lgx\)和\(log_2x\)数值一致，因为：\[log_ab=\dfrac{log_ca}{log_cb}
\]所以：\[log_2x=\dfrac{lnx}{ln2}=lnx(\lim\limits_{x\to+\infty})
\]\[log_2x=\dfrac{lgx}{lg2}=lgx(\lim\li
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2024-03-22 16:02:46
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算法的复杂度分析主要包含两个方面：时间复杂度分析空间复杂度分析为什么要进行复杂度分
原创
2023-04-23 12:40:30
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时间复杂度：输入数据大小为N时，算法运行所需要的时间 空间复杂度：算法运行所需要的内存（暂存空间+输出空间） ...
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2021-09-08 10:34:00
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时间复杂度、空间复杂度算法复杂度分为时间复杂度和空间复杂度。其作用：时间复杂度是指执行算法所需要的计算工作量；而空间复杂度是指执行这个算法所需要的内存空间。一、时间复杂度时间频度一个算法执行所耗费的时间，从理论上是不能算出来的，必须上机运行测试才能知道。但我们不可能也没有必要对每个算法都上机测试，只需知道哪个算法花费的时间多，哪个算法花费的时间少就可以了。并且一个算
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2022-11-16 17:40:48
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最近休息的状态，所以将以前工作时纪录在“印象笔记”的较好的资料和以前自己的一些想法，逐步整理到博客里吧。一、概念
时间复杂度是总运算次数表达式中受n的变化影响最大的那一项(不含系数)
比如：一般总运算次数表达式类似于这样：
a*2^n+b*n^3+c*n^2+d*n*lg(n)+e*n+f
a ！ =0时，时间复杂度就是O(2^n);
a=0,b<>0 =>O(n^3)
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2024-01-09 23:32:28
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参考视频教程: 玩转算法面试Leetcode真题分门别类讲解 (http://www.notescloud.top/goods/detail/1386)当我们设计了一个算法以后，往往会从时间和空间这两个维度来评判这个算法的优劣。执行时间越短，占用内存空间越小的算法，我们认为是更优的算法。这篇文章的主题：复杂度分析就是用来分析算法时间和空间复杂
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2021-10-19 22:12:36
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当我们设计了一个算法以后，往往会从时间和空间这两个维度来评判这个算法的优劣。执行时间越短，占用内存空间越小的算法，我们认为是更优的算法。这篇文章的主题：复杂度分析就是用来分析算法时间和空间复杂度的。为什么需要复杂度分析你可能会有些疑惑，我把代码跑一遍，通过统计、监控，就能得到算法执行的时间和占用的内存大小。为什么还要做时间、空间复杂度分析呢？这种分析方法能比我实实在在跑一遍得到的数据更准确吗？首先
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2020-11-23 20:29:00
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原文作者：Maaz译者：cdpath校对者：zaraguo (zaraguo),whatbeg (Qiu Hu)预先知道算法的复杂度是一回事，了解其后的原理是另一件事情。不管你是计算机科班出身还是想有效解决最优化问题，如果想要用自己的知识解决实际问题，你都必须理解时间复杂度。先从简单直观的 O(1) 和 O(n) 复杂度说起。O(1) 表示一次操作即可直接取得目标元素（比如字典或哈希表），O(n)
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2022-03-29 15:09:16
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