常見的時間複雜度

1.分類

1. 常數階 O(1)
2. 對數階 O(log2n)
3. 線性階 O(n)
4. 線性對數階 O(nlog2n)
5. 平方階 O(n^2)
6. 立方階 O(n^3)
7. k 次方階 O(n^k)
8. 指數階 O(2^n)

   

說明：

1. 常見的算法時間複雜度由小到大依次為：Ο(1)＜Ο(log2n)＜Ο(n)＜Ο(nlog2n)＜Ο(n2)＜Ο(n3)＜ Ο(nk) ＜Ο(2n) ，随着問題規模 n 的不斷增大，上述時間複雜度不斷增大，算法的執行效率越低
2. 從圖中可見，我們應該盡可能避免使用指數階的算法。

2.講解圖

1. 常數階 O(1)

   

1. 對數階 O(log2n)

   

1. 線性階 O(n)

   

2. 線性對數階 O(nlogN)

   

3. 平方階 O(n²)