這里寫目錄標題
- 由數據范圍反推算法時間復雜度以及算法內容
- 分析時間復雜度
- 看循環
- 實例1
- 實例2
- 固定時間復雜度
- 快排和歸并排序
- 二分
- 高精度算法
- 雙指針算法
- 單鏈表插入刪除操作
- 棧和隊列的操作
- 單調棧和單調隊列
- KMP
- Tire
- 并查集
- 堆
- 哈希表
- BFS、DFS
- 圖的深度優先、寬度優先遍歷
- dijkstra算法
- 樸素版
- 堆優化版
- spfa
- floyd
- prim
- kruskal
- 染色法判斷二分圖
- 匈牙利算法
- 試除法、分解質因數
- 埃氏篩法
- 優化后的篩質數
- 輾轉相除
- 快速冪
- tips
由數據范圍反推算法時間復雜度以及算法內容
分析時間復雜度
看循環
實例1
只有兩個單重循環，或者說一維循環，所以時間復雜度是o（n）
實例2
看最深的循環：o（n*m）可以估算為o（n方）
固定時間復雜度
快排和歸并排序
o（nlogn）
二分
o（logn）
高精度算法
o（n）
雙指針算法
o（n）
單鏈表插入刪除操作
o（1）
棧和隊列的操作
o（1）
單調棧和單調隊列
o（n）
KMP
o（n）
Tire
o（n）
并查集
o（nlogn）
堆
o（logn）
哈希表
o（1）
BFS、DFS
o（n*n！）
圖的深度優先、寬度優先遍歷
o（n+m）
dijkstra算法
樸素版
o（n方）
堆優化版
o（mlogm）
spfa
o（mn）
floyd
o（n三方）
prim
o（n方）
kruskal
o（mlogm）
染色法判斷二分圖
o（n+m）
匈牙利算法
o（n三方）
試除法、分解質因數
o（根號x）
埃氏篩法
o（nlogn）
優化后的篩質數
輾轉相除
o（logn）
快速冪
o（logk）
tips
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