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1.算法及应用复杂度
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算法及应用复杂度复杂度复杂度分析的意义：
横向对比计算资源的利用效率
对程序的非功能特性进行预估
主要关注上界，有时关注平均，在问题规模较小时经常失真
O算子
线性假设
F(n)~a0+a1n+a2n2+……
阶
可加性
时间复杂度和空间复杂度时间复杂度——O(1)常数阶
不随计算规模变化的算子，是一切复杂度分析的基础
例如：
return true
绝大多数哈希算法
按物理地址获取数据：a[i]，稀疏哈希表的查找操作
由有限个O(1)算子顺序执行得到的函数时间复杂度——O(N)线性阶
循环的O(1)
例如：
遍历
桶排序
归并时间复杂度——O(NlogN)常数 内容过长，仅展示头部和尾部部分文字预览，全文请查看图片预览。 （M请点击下方选择您需要的文档下载。
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