- 大 O 表示法衡量的是什麼?
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當輸入規模增加時,演算法所需的執行時間或空間如何成長。- 請定義 O(1) 時間複雜度。
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常數時間,不論輸入規模多大,執行時間都不會改變。- 請定義 O(n) 時間複雜度。
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線性時間,執行時間與輸入規模 n 成正比。- 請定義 O(log n) 時間複雜度。
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對數時間,執行時間隨輸入規模的對數成長。- 請定義 O(n^2) 時間複雜度。
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平方時間,執行時間隨輸入規模的平方成長。- 請定義 O(n log n) 時間複雜度。
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線性對數時間,執行時間為 n 乘以 n 的對數。- 請定義 O(2^n) 時間複雜度。
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指數時間,輸入規模每增加一,執行時間就變成兩倍。- 以索引存取陣列元素的時間複雜度是多少?
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O(1) 常數時間。- 在未排序的陣列中搜尋某個值,時間複雜度是多少?
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O(n) 線性時間。- 對已排序的陣列做二元搜尋,時間複雜度是多少?
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O(log n) 對數時間。- 使用二元搜尋之前,陣列必須滿足什麼條件?
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陣列必須是已排序的。- 在陣列開頭插入一個元素,時間複雜度是多少?
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O(n) 線性時間。- 在容量足夠的動態陣列尾端新增一個元素,時間複雜度是多少?
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O(1) 均攤常數時間。- 在雜湊表中搜尋的平均時間複雜度是多少?
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雜湊函數良好時為 O(1) 常數時間。- 快速排序在平均情況下的時間複雜度是多少?
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O(n log n) 線性對數時間。
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