这里写目录标题
- 由数据范围反推算法时间复杂度以及算法内容
- 分析时间复杂度
- 看循环
- 实例1
- 实例2
- 固定时间复杂度
- 快排和归并排序
- 二分
- 高精度算法
- 双指针算法
- 单链表插入删除操作
- 栈和队列的操作
- 单调栈和单调队列
- KMP
- Tire
- 并查集
- 堆
- 哈希表
- BFS、DFS
- 图的深度优先、宽度优先遍历
- dijkstra算法
- 朴素版
- 堆优化版
- spfa
- floyd
- prim
- kruskal
- 染色法判断二分图
- 匈牙利算法
- 试除法、分解质因数
- 埃氏筛法
- 优化后的筛质数
- 辗转相除
- 快速幂
- tips
由数据范围反推算法时间复杂度以及算法内容
分析时间复杂度
看循环
实例1
只有两个单重循环，或者说一维循环，所以时间复杂度是o（n）
实例2
看最深的循环：o（n*m）可以估算为o（n方）
固定时间复杂度
快排和归并排序
o（nlogn）
二分
o（logn）
高精度算法
o（n）
双指针算法
o（n）
单链表插入删除操作
o（1）
栈和队列的操作
o（1）
单调栈和单调队列
o（n）
KMP
o（n）
Tire
o（n）
并查集
o（nlogn）
堆
o（logn）
哈希表
o（1）
BFS、DFS
o（n*n！）
图的深度优先、宽度优先遍历
o（n+m）
dijkstra算法
朴素版
o（n方）
堆优化版
o（mlogm）
spfa
o（mn）
floyd
o（n三方）
prim
o（n方）
kruskal
o（mlogm）
染色法判断二分图
o（n+m）
匈牙利算法
o（n三方）
试除法、分解质因数
o（根号x）
埃氏筛法
o（nlogn）
优化后的筛质数
辗转相除
o（logn）
快速幂
o（logk）
tips
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