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计算对数的复杂度

是O(log n)。

对数是数学中的一个概念，用于描述指数运算的逆运算。在计算机科学中，对数常常用于衡量算法的时间复杂度。

计算对数的复杂度可以通过二分查找算法来实现。二分查找是一种高效的搜索算法，它通过将待查找的数据与中间元素进行比较，从而将搜索范围缩小一半，直到找到目标元素或者确定目标元素不存在。

在二分查找算法中，每次比较都将搜索范围缩小一半，因此其时间复杂度为O(log n)，其中n表示待查找数据的规模。

对数的复杂度在实际应用中具有广泛的应用场景，例如在排序算法中，快速排序和归并排序都利用了对数的复杂度来实现高效的排序。

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关键词：Flink 指标对数对于一个实时数据产品人员、或者开发人员来说，产品上展示的实时数据，pv、uv、gmv等等，怎么知道这些数据是不是正确的呢？...这就需要一套实时数据对数方案，本文主要从背景、实时数据计算方案、对数方案、总结四方面来介绍，说服老板或者让其他人相信自己的数据是准确的、无误的。...上述流程图描述了一般的实时数据计算流程，接收日志或者MQ到kafka，用Flink进行处理和计算，将最终计算结果存储在redis中，最后查询出redis中的数据给大屏、看板等展示。...三、对数解决方案为了方便理解，还是拿上面离线和实时的下单金额为例。某电商双11实时数据大屏最终展示的GMV是200亿，小李当晚汇报给老板，双11GMV是200亿。...四、总结实时计算能提供给用户查看当前的实时统计数据，但是数据的准确性确实一个很大的问题，如何说服用户或者领导数据计算是没有问题的，就需要和其他的数据提供方进行比对了。

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算法时间复杂度计算方式

本文主要讨论算法的时间特性，并给出算法在时间复杂度上的度量指标。...在各种不同的算法中，若算法语句的执行次数为常数，则算法的时间复杂度为O(1)，按数量级递增排列，常见的时间复杂度量有：（1）O(1)：常量阶，运行时间为常量（2）O(logn)：对数阶，如二分搜索算法...，也只是个较大常数，这一类的时间复杂度为O(1)；（2）O(logn)：对数阶，如二分搜索算法。...; n = 2^k； k则是以2为底，n的对数，就是Log2N；那么二分查找的时间复杂度就是O(Log2N)；（3）O(n)：线性阶，如n个数内找最大值。...（4）O(nlogn)：对数阶，如快速排序算法上面看了二分查找，是LogN的（LogN没写底数默认就是Log2N)；线性对数阶就是在LogN的基础上多了一个线性阶；比如这么一个算法流程：数组

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一般来说，时间复杂度是总运算次数表达式中受n的变化影响最大的那一项(不含系数) 比如：一般总运算次数表达式类似于这样： a*2^n+b*n^3+c*n^2+d*n*lg(n)+e*n+f a0时，时间复杂度就是...O(2^n); a=0,b0 =>O(n^3); a,b=0,c0 =>O(n^2)依此类推那么，总运算次数又是如何计算出的呢？...一般来说，我们经常使用for循环，就像刚才五个题，我们就以它们为例 1.循环了n*n次，当然是O(n^2) 2.循环了(n+n-1+n-2+...+1)≈(n^2)/2，因为时间复杂度是不考虑系数的，所以也是...+n^2)=n(n+1)(2n+1)/6(这个公式要记住哦)≈(n^3)/3，不考虑系数，自然是O(n^3) 另外，在时间复杂度中，log(2,n)(以2为底)与lg(n)(以10为底)是等价的，因为对数换底公式...2为底)与lg(n)(以10为底)是等价的，因为对数换底公式： log(a,b)=log(c,b)/log(c,a) 所以，log(2,n)=log(2,10)*lg(n),忽略掉系数，二者当然是等价的

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怎么计算我们自己程序的时间复杂度

Big O Notations 如何计算程序的时间复杂度呢？最常用的度量方式叫做 Big O Notations 翻译过来叫大O标记法。...使用大O标记法前要先了解它的几个要点：相同配置的计算机进行一次基本运算的时间是一定的，因此我们将程序基本运算的执行次数作为时间复杂度的衡量标准。...时间复杂度是对运行次数的错略估计，在计算时可以只考虑对运行时间贡献大的语句而忽略运行次数少的语句。比如 O(3 * n2 + 10n + 10) 会被统计成 O(n2)。...对数阶：对数阶的程序运行效率较高，通常用O(logn)、 O(n log n) 等表示。...顺序语句的复杂度 这是最简单的代码结构，比如说我们有一个下面的计算3个数字的平方和的函数。

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LeetCode0：学习算法必备知识：时间复杂度与空间复杂度的计算

空间复杂度：用于评估执行程序所占用的内存空间，可以估算出程序对计算机内存的使用程度。...上述代码中for循环内部的代码便是上面讲到对数阶，只不过在对数阶的外面套了一个n次的循环，当然，它的时间复杂度就是n*O(log n)了，于是记作O(nlog n)。...程序执行除了需要存储空间、指令、常数、变量和输入数据外，还包括对数据进行操作的工作单元和存储计算所需信息的辅助空间。...总结一下本篇文章给大家讲了可以通过时间复杂度和空间复杂度来衡量算法的优劣，同时用具体的实例来讲解如何计算不同方法的时间复杂度和空间复杂度。...当我们了解了这些基本的概念、函数、计算方法、计算规则及算法性能之后，再进行算法的学习便可以轻松预估出算法的性能等指标。

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时间复杂度和空间复杂度如何计算出来_代码时间复杂度和空间复杂度

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。时间复杂度和空间复杂度 如何计算？...算法的时间复杂度，也就是算法的时间量度，记作：T(n}=0(f(n))。它表示随问题规模n的增大，算法执行时间的埔长率和 f(n)的埔长率相同，称作算法的渐近时间复杂度，简称为时间复杂度。...O(2n);根据大O推导法，略去常数系数，所以main的时间复杂度仍为为O(n); */ 对数阶 void main() { for(int i=1;i<n;i++) { func(); i=2i...n，即 2^x>n,--> x= log2n , 在推导对数时间复杂度时，一般都是以10作为对数的底数。...一个算法的优劣主要从算法的执行时间和所需要占用的存储空间两个方面衡量。算法类似于时间复杂度，只是计算的不是运行次数，而是在运行过程中临时变量被运用次数。

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如何降低云计算基础设施的复杂度？

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