我正在研究算法，但找到时间复杂度的计算对我来说并不容易，很难记住何时使用log n，n log n，n ^ 2，n ^ 3,2n等，我怀疑的是如何在计算复杂性的同时考虑这些输入函数，是他们用于计算复杂性的任何特定方式，比如使用for循环，总是这么复杂......等等....
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关于如何粗略计算Big O及其兄弟的复杂性，有许多链接，但没有真正的公式。
但是，有一些指导方针可以帮助您计算复杂性，如下所示。我建议您查看尽可能多的不同程序和数据结构，以帮助您熟悉模式，只需学习，研究，学习直到您获得它！有一种模式，你会越多地研究它。
来源：http://www.dreamincode.net/forums/topic/125427-determining-big-o-notation/
答案 1 :(得分：0)
Log（n）：当您使用递归并生成树时，使用 log（n）。 当你将问题深入到 2-halfs 时，我的意思是划分和征服实际上你正在生成递归树
它的复杂性是 Log（n），为什么？因为它本质上是二叉树，对于二叉树，我们使用 Log（Base2）（n）。
试试自己：假设n = 4（元素）所以log（base2）（4）= 2，你把它分成相等的一半。
nLog（n）：记住Log（n）它是分区直到单个元素。之后，您开始合并排序元素，班轮时间
换句话说，元素的合并具有复杂性＆＃34; n＆＃34; 所以总复杂度将是 n（合并）+ Log（n）（划分）最终变成 nLog（n）。
<强> N ^ 2 ： 当您看到问题在两个嵌套循环中得到解决时，复杂性为 n ^ 2 。 即它们在2个循环中计算的矩阵/ 2-D数组。外环内有一个循环。
n ^ 3 ：哦三维数组，这是针对3个嵌套循环。在循环里面循环循环。
2n ：谢谢你没有忘记写＆＃34; 2＆＃34;用这个＆＃34; n＆＃34;否则我忘了解释这个。
所以＆＃34; 2＆＃34; 在这里＆＃34; n＆＃34; 是常量只是忽略它。为什么？因为如果你乘AIR去其他城市。你只计算飞行时间，而不是到达AIR港口所消耗的时间。我的意思是这是次要的我们删除常数。
和＆＃34; n＆＃34; 只需记住这个词＆＃34;线性＆＃34; 即 Big-O（n）< / strong>是线性复杂性。遗憾的是，我发现没有算法可以在线性时间内对元素进行排序。即只在一个循环中。（单阵列遍历）。
要记住的事情：
标称时间：线性时间，复杂度Big-O（n）
多项式时间：非线性时间，复杂度Big-O [log（n），nlog（n），n ^ 2，n ^ 3，n ^ 4，n ^ 5）。< / p>
指数时间： 2 ^ n，n ^ n，即这个问题将在指数时间内解决，即N ^幂（n）（这些是坏的坏坏，不称为算法）