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complexity-theory - 您如何可视化 O(log n) 和 O(n log n) 之间的差异？

转载作者：行者123 更新时间：2023-12-03 22:46:35

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二分搜索的平均案例性能为 O(log n)和快速排序 O(n log n)是 O(n log n)与 O(n) + O(log n) 相同

最佳答案

想象一个包含世界上每个人的数据库。这是 67 亿个条目。 O(log n) 是对索引列(例如主键)的查找。 O(n log n) 在未索引的列上按排序顺序返回整个种群。

O(log n) 在你读完那句话的第一个单词之前就完成了。

O(n log n) 仍在计算中...

另一种想象方式:
log n与 n 中的位数成正比。
n log n是 n 倍。

尝试写下数字 1000一次与写一千次。第一个需要 O(log n) 时间，第二个需要 O(n log n) 时间。

现在用 6700000000 再试一次.写一次仍然是微不足道的。现在试着写 67 亿次。即使你可以每秒写一次，你在完成之前就已经死了。

关于complexity-theory - 您如何可视化 O(log n) 和 O(n log n) 之间的差异？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/3029080/

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