由数据范围反推算法复杂度及算法种类
2022/6/20 5:20:26
本文主要是介绍由数据范围反推算法复杂度及算法种类,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!
一般OJ的时间限制是1秒或2秒。
在这种情况下,C++代码中的操作次数控制在 10^7 ∼ 10^8为最佳。
下面给出在不同数据范围下,代码的时间复杂度和算法该如何选择:
-
n <= 12
算法复杂度:n!
一般算法:暴力dfs -
n <= 30
算法复杂度:2^n
一般算法: dfs+剪枝,状态压缩dp -
n <= 100
算法复杂度:O(n^3)
一般算法: floyd,dp,高斯消元 -
n <= 1000
算法复杂度:O(n^2), O(n^2logn)
一般算法:二分,朴素版Dijkstra、朴素版Prim、Bellman-Ford,冒泡, dp -
n <= 10000
算法复杂度:O(n * n^(1/2))
常见算法:块状链表、分块、莫队 -
n <= 100000 (10^5重要)
算法复杂度:O(nlogn)
常见算法:各种sort,线段树、树状数组、set/map、heap、拓扑排序、dijkstra+heap、prim+heap、Kruskal、spfa、求凸包、求半平面交、二分、CDQ分治、整体二分、后缀数组、树链剖分、动态树 -
n <= 1000000
算法复杂度: O(n), 以及常数较小的 O(nlogn)
常见算法:单调队列、 hash、双指针扫描、并查集,kmp、AC自动机
常数比较小的 O(nlogn) 的做法:sort、树状数组、heap、dijkstra、spfa -
n <= 10000000
算法复杂度:O(n)
常见算法:双指针扫描、kmp、AC自动机、线性筛素数 -
n<= 10^9
算法复杂度: O(n^(1/2))
常见算法:判断质数 -
n<=10^18
算法复杂度:O(logn)
常见算法:最大公约数,快速幂,数位DP
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