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时间复杂度是衡量一个算法执行效率的重要指标,它表示随着输入数据规模的增加,算法执行时间增长的速度。时间复杂度通常以大 O 记法表示,关注最坏情况的时间增长趋势。
以下是常见的时间复杂度类型及其对应的 Python 代码示例,涵盖了常见的操作和算法,帮助你更好地理解每种时间复杂度。
1. 时间复杂度的讲解
1.1 O(1) - 常数时间复杂度
常数时间复杂度意味着无论输入数据的规模多大,算法的执行时间都不会改变。
示例:
def constant_time_example(arr):
return arr[0] # 只访问了第一个元素,时间复杂度是 O(1)
# 示例
arr = [1, 2, 3, 4]
print(constant_time_example(arr))
