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React组件生命周期的时间复杂度是多少？
我最近在这里读到一篇文章，它建议在调用闭包的地方使用组件，这可能是一个好主意。对于普通的JavaScript来说，时间复杂度应该相同或相似，因为最终两者都是函数。对于组件，空间复杂度可能会更大。但是组件必须经历React生命周期，对吗？我想这会增加开销。
浏览 1提问于2018-02-27得票数 5
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最近，我参加了一门关于大O符号的课程，讨论了空间和时间的复杂性，并试图将这些概念应用到它们在日常工作中的实际后果中，作为一名。我理解时间复杂性的后果。如果一个函数的复杂性越高，数据集的增长越长，计算所需的时间就越长，那么用户的加载时间就越长，这是没有人喜欢的。我不明白
浏览 0提问于2020-11-03得票数 0
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快速排序时间复杂度
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我最近读到了关于时间复杂性的文章，我发现快速排序的平均时间复杂度为O(nlog(n))。
问题1:我不明白的是，日志(N)是如何在时间复杂性方程中出现的？问题2:为什么我们总是使用大O表示法来寻找算法的时间复杂性？我们为什么不用其他符号呢？
浏览 7提问于2012-08-15得票数 1
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前面的SO post描述了使用.NET Intersect()方法：
将该方法的大复杂度描述为o(m+n)。这就是时间和空间的巨大复杂性吗？另外，我在其他地方读到，n应该在m之前用大o表示法，所以上面的复杂性应该写成o(n+m)。N在m之前是适当的序列，还是这些变量的序列与大o符号无关(非常重要)？
浏览 0提问于2016-06-22得票数 2
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我在Cormen书中所研究的二进制Saerch算法的时间复杂性是：我的疑问是，他们为什么直接用“大O”符号写出了这两种复杂性。我可以说最佳案例复杂性是Theta (1)和最坏情况复杂性是Theta (log n)吗？
浏览 2提问于2020-01-11得票数 1
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我开始理解算法时间复杂度的符号，比如“大O”。然而，我不理解关于cp偏好( )上不同算法复杂性的许多描述。它不涉及我最后学到的符号，比如“大O”和“大欧米茄”。我应该如何解释像这样的复杂性描述？
浏览 0提问于2018-04-09得票数 3
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问题我对大O的了解
我已经明白的部分。关于Big表示法，我们用输入大小n的增长来度量算法的时间和空间复杂度。我还了解到某些排序方法对大O</em
浏览 4提问于2013-12-19得票数 5
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Big O描述了时间复杂性和空间复杂性的概念，但是有没有更通用的更高级别的类别来描述Big O符号所描述的复杂性的域？例如，如果有人提出了应用程序中复杂性的主题，我可能会问“您是指圈复杂度还是大O复杂度？”然而，Big O是一种描述复杂性的符号，而不是一种实际的复杂性
浏览 2提问于2016-06-01得票数 3
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这些层次类似于图像的小波变换，它将图像分解为4个层次:近似部分和三个细节部分。我实现的代码使用广义SVD来进行这种分解。reshape(T(2,:),m,n); Y.HH = reshape(T(4,:),m,n);
end 现在涉及到的基本操作是使用所以我的问题是，大O符号的时间复杂度是否应该与矩阵的正常奇异值分解相同？如果不是，我们应该考虑
浏览 7提问于2020-01-30得票数 1
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复杂性..大O
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我必须确定以下函数的时间复杂度(大O)：{ makeEmpty(n->right); }}
我熟悉简单函数(循环、嵌套循环等)的时间复杂性，但我不确定如何确定递归函数的大O。
浏览 1提问于2014-03-30得票数 1
每一个，时间复杂度是
时间复杂度通常用大O表示法表示，通常是
当谈到时间复杂性时，这个使用了一个术语"TDFnlogn“。
浏览 0提问于2019-05-07得票数 0
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这是我的第一篇帖子，所以我很抱歉，如果我能做更好的事情，请告诉他;)所以我不确定上面所有的都是正确的，但是现在的步骤是乘以所有的复杂性，所以总复杂度是大O</
浏览 0提问于2020-11-04得票数 0
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大O与函数增长速度的差异
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我似乎混淆了两个概念:渐近复杂性(函数增长的多快)和大O(算法的时间复杂性)。是一样的吗？还有：nlogn比1或logn增长得更快，但是所有这些函数的增长速度都比n^n慢吗？如有任何
浏览 2提问于2015-10-28得票数 0
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随之而来的时间复杂性是什么？
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如果将for循环定义为for (int i = 2; i < n; i = i*i + i)，那么"i*2+i“代表的是时间复杂性。大O表示法的时间复杂度是什么？我如何解决这个增长指数的大O表示法？
浏览 2提问于2019-10-19得票数 0
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这可能是一个天真的问题，但我是新概念的大O符号和复杂性，并没有找到任何答案。我正在处理一个算法(2n + 1)的问题！时间检查一个条件。我可以说问题的复杂性是O(n!)或者复杂度是O(2n+1)？
浏览 2提问于2013-08-04得票数 3
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如果我正确理解大O符号，k应该是算法效率的恒定时间。考虑到需要可变时间，为什么恒定时间会被认为是O(1)而不是O(k)？线性增长( O(n + k) )使用这个变量将时间右移特定的时间量，那么为什么不对恒定的复杂性使用相同的方法呢？
浏览 0提问于2012-10-23得票数 12
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理解大O复杂性
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我很难理解大O时间的复杂性。 f(n) = O(g(n))意味着存在正常量c和k，因此0 ≤ f(n) ≤ cg(n)适用于所有n ≥ k。c和k的值必须为f函数固定，不能依赖于n。
如果插入排序，我想了解什么是f(n)、g(n)、c和k。
浏览 0提问于2020-05-03得票数 3
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我试图确定合并排序的“大O”中的运行时间：(B)逆向输入我的回答是，对于所有三个场景，它都需要O(n )，因为不管输入的默认顺序如何，合并排序总是将输入划分为最小的1然后将每个元素与相邻列表中的每个元素进行比较，以对两个相邻列表进行排序和合并。它将继续这样做，直到最终对所有元素进行排序和合并。也就是说，我们真正需要找到的就是合并排序的大<
浏览 3提问于2015-11-07得票数 2
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