大体上和 @丁戍 说的差不多。简单说O(n²)表示当n很大的时候，复杂度约等于Cn²，C是某个常数，简单说就是当n足够大的时候，n的线性增长，复杂度将沿平方增长。O(n)也是差不多的意思，也就是说n很大的时候复杂度约等于Cn，C是某个常数。O(1)就是说n很大的时候，复杂度基本就不增长了，基本就是个
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2017-02-14 18:09:00
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MPLS (Multi-Protocol Label Switching) 是一种广泛用于网络传输的技术，其通过为数据包打上标签，从而提高了网络的转发效率和可靠性。在MPLS中，数据包的转发取决于其标签，而不是目的地址，这样可以更快地决定数据包的转发路径。
在MPLS中，有两个重要的概念，即 O(n) 和 O(n2)。O(n) 表示最佳路径的数量为 n，而 O(n2) 表示最佳路径的数量为 n
原创
2024-02-29 09:39:00
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上帝的磨盘转动很慢，但是却磨得很细。——毛姆本文已经收录至我的GitHub,欢迎大家踊跃star和issues。https://github.com/midou-tech/articles数据结构的基本概念数据结构相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合，我总结一下就是描述数据关系的一种载体。数据结构包括逻辑结构和存储结构两个层次的描述。逻辑结构描述数据逻辑关系的一种方式，与数据的存储无关。
原创
2020-12-06 12:04:02
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###前言>####在算法中，经常需要用到一种与调和级数有关的方法求解，在分析该方法的复杂度时，我们会经常得到$O(\frac{n}{1}+\frac{n}{2}+\ldots+\frac{n}{n})$的复杂度，然后我们都知道这个式子是等价于$O(n\log n)$的。在筛素数、字符串连续重复子串...
原创
2021-07-16 15:02:42
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原文地址：https://blog..net/Mars93/article/details/75194138 作者：Mars93 在描述算法复杂度时,经常用到o(1), o(n), o(logn), o(nlogn)来表示对应算法的时间复杂度, 这里进行归纳一下它们代表的含义: 这是算法的时
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2022-01-16 11:41:28
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摘自http://blog.csdn.net/accry/article/details/6070621首先解决问题：什么是半平面？顾名思义，半平面就是指平面的一半，我们知道，一条直线可以将平面分为两个部分，那么这两个部分就叫做两个半平面。然后，半平面怎么表示呢？二维坐标系下，直线可以表示为ax +...
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2014-07-03 16:31:00
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题面
略
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2023-02-21 08:10:58
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在描述算法复杂度时，经常用到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)就可以看作既可表示算法复杂度，也可以表示空间复杂度。
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2021-08-20 16:55:04
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Short explanation: If an algorithm is of Θ(g(n)), it means that the running time of the algorithm as n (input size) gets larger is proportional to g(n
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2020-10-23 16:00:00
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这是一个黑科技。可以将某些题目硬生生地压到O(N)不...
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2018-09-19 21:08:00
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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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上图对应的是算法复杂度的图片，X轴
原创
2021-07-28 15:47:19
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首先要明确一点，当数据规模达到百万时需用O（n）算法如何实现O（n）算法，其实是对原有算法的一种改进后者说是 原有算法+一点小性质=O（n）算法下面我将举几个例子来说明这一点：1.后缀数组中height数组的求法，暴力算法hash+二分 用上height[rank[i]]>=height[rank[... Read More
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2014-08-06 18:27:00
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#define N 1000000bool np[N];vector<int> primes;void init() { for (int i = 2; i < N; ++i) { if (!np[i]) primes.push_back(i); for (int v : primes) { if ...
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2021-04-14 03:44:00
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#define N 1000000bool np[N];vector<int> primes;void init() { for (int i = 2; i < N; ++i) { if (!np[i]) primes.push_back(i); for (int v : primes) { if ...
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2021-08-03 15:25:03
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上帝的磨盘转动很慢，但是却磨得很细。——毛姆本文已经收录至我的GitHub,欢迎大家踊跃star和issues。https://github.com/midou-tech/articles数据结构的基本概念数据结构相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合，我总结一下就是描述数据关系的一种载体。数据结构包括逻辑结构和存储结构两个层次的描述。逻辑结构描述数据逻辑关系的一种方式，与数据的存储无关。
原创
2020-03-01 21:13:37
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&&和-a都表示“与”判断，比如：if [ ! $1 == 1 ] && [ $2 ==2 ] ; then
echo “OK!”
fi和if [ ! $1 == 1 -a $2 ==2 ] ; then
echo “OK!”
fi都是判断$1 != 1 并且$2 = 2时就OK！一般情况下两种用法都可以，但是有区别：&&表示前者判断成功，才
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2024-03-21 12:09:24
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1、时间复杂度o(1), o(n), o(logn), o(nlogn)。算法时间复杂度有的时候说o(1), o(n), o(logn), o(nlogn)，这是算法的时空复杂度的表示。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。
大O描述的是算法的运行时间和输入数据之间的关系。
2、
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2019-10-14 16:51:00
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在描述算法复杂度时,经常用到o(1), o(n), o(logn), o(nlogn)来表示对应算法的时间复杂度, 这里进行归纳一下它们代表的含义: 这是算法的时空复杂度的表示。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
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2018-01-30 17:38:00
455阅读
2019年05月09日在描述算法复杂度时,经常用到o(1), o(n), o(logn), o(nlogn)来表示对应算法的时间复杂度,
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2022-07-26 15:23:02
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