时间复杂度主方法,快速排序算法时间复杂度

时间复杂度主方法,快速排序算法时间复杂度

求解时间复杂度主要有三种方法：代入法、递归树法、主方法代入法：根据解的形式进行猜测，然后证明。例子：T(n)=2T(n/2)+Θ(n) 猜测T(n)=Ο(nlgn) T(n)=2T(n/1、做好分层架构：这是横向扩展的前提，因为高并发系统往往业务复杂，通过分层处理可以简化复杂问题，更

(#｀′)凸 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. 时间分治法的三个步骤是：分、治、合，时间复杂度容易用递推式表示。递推式的求解有三种方法：代入法、递归树法和主定理。主定理是一种无脑推导的求解方法。对应的一般递推式

主⽅法Master是⽤来利⽤分治策略来解决问题经常使⽤的时间复杂度的分析⽅法，众所周知，分治策略中使⽤递归来求解问题分为三步⾛，分别为分解、解决和合并，所以主⽅法的表现算法导论-计算时间复杂度主定理递归式与分治方法是紧密相关的，因为使用递归式可以清晰的刻画分治算法的运行时间。主方法如下：T(n) = aT(n/b) + f(n) a>=1 b

╯０╰ map底层是采⽤红⿊树实现的，插⼊删除查询时间复杂度都是O(log(n)),它的内部是有序的。4. vector内存增长vector所有的内存相关问题都可以归结于它的内存增长策略。vector有一个特主⽅法只适⽤于特定的递归算法，当⼀个递归算法中⼀个问题可以拆解称若⼲个相同的⼦问题，每个⼦问题规模⼤⼩相同时可以运⽤主定理求得其时间复杂度。此类递归算法有递归式，

在分析递归的算法时，主方法可以较快的计算出算法的时间复杂度主方法可以用于满足以下形式的递归式。其中和是常数，是渐进函数。主方法描述的算法：将原本规模主方法，递归算法时间复杂度的计算一个分治法将原问题分解成a 个问题规模为n/b 的子问题。则T(n)={ O(1) ,n = n0 (n0 为阈值) { a·T(n/b) + f(n) ,n>n0