轻松找到算法的时间复杂度
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内容提要
时间复杂度是初学者常遇到的难题。本文提供了时间复杂度分析速查表，包括O(1)、O(log n)、O(n)、O(n log n)、O(n²)、O(2ⁿ)和O(n!)等常见复杂度，并介绍了常见操作的时间复杂度及优化建议。
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关键要点
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时间复杂度是初学者常遇到的难题。
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提供了时间复杂度分析速查表，包括O(1)、O(log n)、O(n)、O(n log n)、O(n²)、O(2ⁿ)和O(n!)等常见复杂度。
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O(1) - 常数时间：直接数组访问、基本数学运算、固定循环、哈希表查找。
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O(log n) - 对数时间：二分查找模式、树的层次遍历。
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O(n) - 线性时间：单循环、数组遍历、线性查找、哈希表构建。
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O(n log n) - 线性对数时间：高效排序、分治法、树操作。
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O(n²) - 平方时间：嵌套循环、简单排序、矩阵遍历、比较所有对。
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O(2ⁿ) - 指数时间：双重递归、幂集、斐波那契递归、所有子集。
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常见操作的时间复杂度：数组操作O(1)和O(n)，字典操作O(1)和O(n)，字符串操作O(n)和O(n²)。
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循环分析：单循环O(n)，嵌套循环O(n²)，多个循环O(n + m)。
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递归分析：线性递归O(n)，二叉递归O(2ⁿ)，分治法O(n log n)。
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优化红旗：隐藏循环、内置函数复杂度、考虑平均与最坏情况。
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