10log3^n的时间复杂度

10log3^n 的时间复杂度是 O(nlogn)。

首先，我们可以将10log3^n 展开为10 * n * log3，其中n是输入大小。

对于时间复杂度来说，我们关注的是随着输入大小n的增加，算法所需的时间增加的速度。

从上式中可以看出，n 乘以一个常数10 * log3，在输入大小n增加的情况下，对于时间复杂度的影响是线性的。

同时，log3 是一个常数，对于时间复杂度的影响是常数级的。

因此，10log3^n 的时间复杂度是 O(nlogn)。

相关问题

时间复杂度得是log2（n）

如果你要求时间复杂度为 O(log n)，那么你可以使用二分查找算法来找到数组中比目标值小的最大数。以下是相应的示例代码：

#include <iostream>

int binarySearch(int arr[], int left, int right, int target) {
    int max_smaller = -1;

    while (left <= right) {
        int mid = left + (right - left) / 2;

        if (arr[mid] < target) {
            max_smaller = arr[mid];
            left = mid + 1;
        } else {
            right = mid - 1;
        }
    }

    return max_smaller;
}

int findMaxSmaller(int arr[], int size, int target) {
    return binarySearch(arr, 0, size - 1, target);
}

int main() {
    int arr[] = {1, 2, 3, 4, 5, 6};
    int size = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]);
    int target = 4;

    int result = findMaxSmaller(arr, size, target);

    std::cout << "The maximum number smaller than " << target << " is: " << result << std::endl;

    return 0;
}

在这个示例代码中，`binarySearch`函数使用二分查找算法来找到数组中比目标值小的最大数。时间复杂度为 O(log n)。输出结果将会是"The maximum number smaller than 4 is: 3"。你可以根据自己的需求修改代码来适应不同的情况。

时间复杂度log⁡3n

时间复杂度log⁡3n表示以3为底数的对数，即log以3为底数n的值。在算法中，通常使用对数来表示算法的时间复杂度，因为对数增长非常缓慢，因此算法的时间复杂度也会随之变慢。对于时间复杂度log⁡3n，它的增长速度比线性O(n)慢，但比平方O(n^2)快。具体来说，当n增加时，log⁡3n的增长速度比O(n)慢，但比O(n^2)快。

举个例子，如果n=9，则log⁡3n=2，如果n=27，则log⁡3n=3。因此，log⁡3n的值随着n的增加而增加，但增长速度非常缓慢。