常用算法的时间复杂度
时间: 2023-10-11 19:04:42 浏览: 248
常用算法的时间复杂度可以总结如下:
1. 常数时间复杂度:O(1)
无论输入规模多大,算法的执行时间都是固定的。
2. 对数时间复杂度:O(log n)
例如二分查找算法,每次都将问题规模减半。
3. 线性时间复杂度:O(n)
例如遍历数组、查找最大值等,执行时间与输入规模成正比。
4. 线性对数时间复杂度:O(n log n)
例如快速排序、归并排序等,通常基于分治思想。
5. 平方时间复杂度:O(n^2)
例如冒泡排序、选择排序等,通常嵌套循环导致的。
6. 立方时间复杂度:O(n^3)
例如三重嵌套循环导致的算法。
7. 指数时间复杂度:O(2^n)
例如求解子集、背包问题等,通常基于穷举所有可能性。
以上只是常见的一些时间复杂度,实际应用中还有其他更高阶的复杂度。需要根据具体情况选择合适的算法以及考虑算法的时间复杂度。
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2. 求解线性方程组:该步骤需要求解一个线性方程组,其系数矩阵是自相关矩阵的逆矩阵。求解线性方程组的时间复杂度通常为O(N^3),其中N是输入信号的长度。
因此,总的时间复杂度可以近似表示为O(N^3)。
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