每个程序员都应该收藏的算法复杂度速查表

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算法复杂度这件事

这篇文章覆盖了计算机科学里面常见算法的时间和空间的 大 O Big-O 复杂度。我之前在参加面试前,经常需要花费很多时间从互联网上查找各种搜索和排序算法的优劣,以便我在面试时不会被问住。最近这几年,我面试了几家硅谷的初创企业和一些更大一些的公司,如 Yahoo、eBay、LinkedIn 和 Google,每次我都需要准备这个,我就在问自己,“为什么没有人创建一个漂亮的大 O 速查表呢?”所以,为了节省大家的时间,我就创建了这个,希望你喜欢!

| | |
| 绝佳 | 不错 | 一般 | 不佳 | 糟糕 |

数据结构操作

数据结构时间复杂度空间复杂度
最佳平均最差最差
QuicksortO(n log(n))O(n log(n))O(n^2)O(log(n))
MergesortO(n log(n))O(n log(n))O(n log(n))O(n)
TimsortO(n)O(n log(n))O(n log(n))O(n)
HeapsortO(n log(n))O(n log(n))O(n log(n))O(1)
Bubble SortO(n)O(n^2)O(n^2)O(1)
Insertion SortO(n)O(n^2)O(n^2)O(1)
Selection SortO(n^2)O(n^2)O(n^2)O(1)
Shell SortO(n)O((nlog(n))^2)O((nlog(n))^2)O(1)
Bucket SortO(n+k)O(n+k)O(n^2)O(n)
Radix SortO(nk)O(nk)O(nk)O(n+k)

图操作

节点 / 边界管理存储增加顶点增加边界移除顶点移除边界查询
Heapify查找最大值分离最大值提升键插入删除合并
Linked List (sorted)O(1)O(1)O(n)O(n)O(1)O(m+n)
Linked List (unsorted)O(n)O(n)O(1)O(1)O(1)O(1)
Binary HeapO(n)O(1)O(log(n))O(log(n))O(log(n))O(log(n))O(m+n)
Binomial HeapO(1)O(log(n))O(log(n))O(1)O(log(n))O(log(n))
Fibonacci HeapO(1)O(log(n))O(1)O(1)O(log(n))O(1)

大 O 复杂度图表

Big O Complexity Graph

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5 条回复

  1. AlexMahoneFBI [Maxthon 4.9|Windows 7] 的头像
    AlexMahoneFBI [Maxthon 4.9|Windows 7]

    很不错啊,总结的,点赞

    来自北京
  2. 来自四川成都的 Chrome 50.0|Windows 10 用户 的头像
    来自四川成都的 Chrome 50.0|Windows 10 用户

    很好,有对比的总结,查阅一目了然!

    来自成都
  3. Loki-A [Firefox 47.0|Windows 10] 的头像
    Loki-A [Firefox 47.0|Windows 10]

    已收藏,方便日后查阅

    来自广州
  4. hello_linux [Firefox 49.0|Windows 7] 的头像
    hello_linux [Firefox 49.0|Windows 7]

    资料不错。

    来自蚌埠
  5. cicada [Chrome 54.0|Windows 7] 的头像
    cicada [Chrome 54.0|Windows 7]

    我要收藏了

    来自深圳

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