本文主要是介绍数据结构-复杂度分析01，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

数据结构-复杂度分析01

分类：

常量阶O(1)

对数阶O(logn)

线性阶O(n)

线性对数阶O(nlogn)

平方阶O(n²）

立方阶O(n³)

k次方阶O(nk)

• 非多项式量级，NP问题

指数阶O(2的n次方)

阶乘阶O(n！)

总结

复杂度也叫渐进复杂度，包括时间复杂度和空间复杂度，用来分析算法执行效率与数据规模之间的增长关系，可以粗略地表示越高阶复杂度的算法，执行效率越低

分类

最好情况时间复杂度

最坏情况时间复杂度

最好情况时间复杂度就是，在最理想的情况下，执行这段代码的时间复杂度。就像我们刚刚讲到的，在最理想的情况下，要查找的变量x正好是数组的第一个元素，这个时候对应的时间复杂度就是最好情况时间复杂度。

同理，最坏情况时间复杂度就是，在最糟糕的情况下，执行这段代码的时间复杂度。就像刚举的那个例子，如果数组中没有要查找的变量x，我们需要把整个数组都遍历一遍才行，所以这种最糟糕情况下对应的时间复杂度就是最坏情况时间复杂度。

平均情况时间复杂度

均摊时间复杂度

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