算法时间复杂度o(1)和o(2)的区别？？？ 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。时间复杂度为O(n)，就代表数据量增大几倍，耗时也增大几倍。比如常见的遍历算法。所以O(2)相比于O(1)数据量会更多，同时需要执行的时间会更多。一般情况下，算法中基本操作重复执行的次数是问题规模n的某个函数，用T(n)表示，若有某个辅助函数f(n)，存在一个正常数c使得fn*c>；=T(n)恒成立。记作T(n)=O(f(n))，称O(f(n))为算法的渐进时间复杂度，简称时间复杂度。扩展资料时间复杂度O(n^2)，就代表数据量增大n倍时，耗时增大n的平方倍，这是比线性更高的时间复杂度。比如冒泡排序，就是典型的O(n^2)的算法，对n个数排序，需要扫描n×n次。比如O(logn)，当数据增大n倍时，耗时增大logn倍（这里的log是以2为底的，比如，当数据增大256倍时，耗时只增大8倍，是比线性还要低的时间复杂度）。二分查找就是O(logn)的算法，每找一次排除一半的可能，256个数据中查找只要找8次就可以找到目标。O(nlogn)同理，就是n乘以logn，当数据增大256倍时，耗时增大256*8=2048倍。这个复杂度高于线性低于平方。归并排序就是O(nlogn)的时间复杂度。参考资料来源：—算法复杂度
关于快速排序和归并排序的时间复杂度 首先你说归并排序最坏的情形为O(NlogN)，这是不正确的归并排序如果不借助辅助空间的话，复杂度为O(n^2)，借助的话就是O(nlogn)(O(nlog2n))归并排序 平均复杂度是 O(nlogn)。
将长度为n的单链表链接在长度为m的单链表之后的算法的时间复杂度为 要插入到长度为m的单链表e79fa5e98193e4b893e5b19e31333431356661，需要找到表尾，这个过程的时间复杂度为o(m)，连接的时间复杂度为o(1)，所以总的时间复杂度为o(m)，所以答案选C。单链表是一种链式存取的数据结构，用一组地址任意的存储单元存放线性表中的数据元素。链表中的数据是以结点来表示的，每个结点的构成：元素(数据元素的映象)+指针(指示后继元素存储位置)，元素就是存储数据的存储单元，指针就是连接每个结点的地址数据。时间复杂度是同一问题可用不同算法解决，而一个算法的质量优劣将影响到算法乃至程序的效率。算法分析的目的在于选择合适算法和改进算法。时间复杂度的计算方法：1、一般情况下，算法中基本操作重复执行的次数是问题规模n的某个函数，用T(n)表示，若有某个辅助函数f(n)，使得T(n)/f(n)的极限值为不等于零的常数，则称f(n)是T(n)的同数量级函数。记作T(n)=O(f(n))，称O(f(n))为算法的渐进时间复杂度，简称时间复杂度。分析：随着模块n的增大，算法执行的时间的增长率和 f(n)的增长率成正比，所以 f(n)越小，算法的时间复杂度越低，算法的效率越高。2、在计算时间复杂度的时候，先找出算法的基本操作，然后根据相应的各语句确定它的。
对于顺序存储的线性表，访问结点和增加、删除结点的时间复杂度为？答案是O（1）和O（n）。为什么？
快速排序法 平均情况时间复杂度 快速排序时间复杂度可以写成T(n)=2T(n/2)+n，这个求解就是T(n)=nlogn
对于算法的时间复杂度为f（n）这个问题的规模是什么意思
