[ 備戰NOIP2016 ] 根據資料範圍決定演算法複雜度
| 資料範圍\時間複雜度 | O(n) | O(n^2) | O(n^3) | O(n * sqrt(n)) | O(nlogn) |
|---|---|---|---|---|---|
| 100 1e2 | √ | √ | √ | √ | √ |
| 1000 1e3 | √ | √ | × | √ | √ |
| 10000 1e4 | √ | √ | × | √ | √ |
| 100000 1e5 | √ | × | × | √ | √ |
| 1000000 1e6 | √ | × | × | × | √ |
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學好資料結構和演算法 —— 複雜度分析
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資料結構與演算法——複雜度分析
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一個從右向左遞增，從上到下遞增的二位資料矩陣，怎麼用演算法複雜度O（n）的演算法來查詢其中的某一個數
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重拾演算法與資料結構之時空複雜度
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資料結構與演算法隨筆之------演算法複雜度分析
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資料結構，毋庸置疑，在程式設計中是極其重要的存在，在電腦科學中，不只是一般程式設計的基礎，而且是設計和實現編譯程式、作業系統、資料庫系統及其他系統程式和大型應用程式的重要基礎。 因此，CSDN的第一篇文章就選擇了資料結構（也是打算再次補習可
【資料結構、演算法】八大排序演算法概述（演算法複雜度、穩定性）
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資料結構基礎 希爾排序 之 演算法複雜度淺析
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