大家好，如果您还对时间复杂度nlogn不太了解，没有关系，今天就由本站为大家分享时间复杂度nlogn的知识，包括nlogn怎么算出来的问题都会给大家分析到，还望可以解决大家的问题，下面我们就开始吧！
本文目录
- 时间复杂度o(n)是什么呢
- O(log(n))的复杂度是多少
- 哪个排序算法的平均时间复杂度不是o(nlogn)
- 排序算法中哪一种时间复杂度为O(nlogn)
- 时间复杂度o(nlogn)的算法是什么
- 以下哪个排序算法的最坏时间复杂度是O(nlogn)
- 〔算法〕排序的更低时间复杂度为什么是O(nlogn)
一、时间复杂度o(n)是什么呢
1、时间复杂度on是线性级。输入数据增大几倍，时间或空间增大几倍，大部分遍历就是线性级算法，空间复杂度与时间复杂度是数据结构的复杂度，在现在储存设备越来越便宜的时代，时间复杂度是决定程序运行速度的重要因素。
2、算法时间复杂度是衡量计算性能的指标，反映了程序执行时间随着输入规模的增长而增长的量级，很大程度的反映出算法性能的好坏，这个量级用大写的O表示，O1常数级更低复杂程度使用时间或使用空间与输入数据大小没有关系，无论输入数据多大，使用时间或使用空间不变。
3、Ologn对数级使用时间或空间随着输入数据增大，复杂度增大为logn倍，logn倍是n为2的几次方的上标值，Onlogn线性对数级使用时间或空间随着输入数据增大，复杂度增大为nlogn倍，nlogn倍是n为2的几次方的上标值乘以n。
二、O(log(n))的复杂度是多少
1、根据大O定义易知，O（1）= O（2）。用O(1)和O(2)表示同一个函数时，差别仅在于常数因子c而已。
2、两个都是时间复杂度为常量。复杂度是用来表达算法的复杂程度跟算法输入的规模N的关系。如果不管N是多大，算法的复杂程度都固定是1或者2（比如1条指令，2个循环），那么在“复杂度”这个概念上，两者都一样，叫做“常数阶”复杂度。
3、O(g(n))={ f(n)：存在这样的正常数c和n0，使得对任意的n>= n0，有0<= f(n)<= cg(n)成立}，则g(n)是f(n)的渐进上界。O（g(n)）是指所有与g(n)具有相同增长率或比其增长率小的函数的 *** 。
4、按数量级递增排列，常见的时间复杂度有：
5、常数阶O(1)；对数阶复杂度，即O(log2n)，比如有序数组的二分查找；线性阶O(n)，比如链式表的随机访问；线性对数阶O(nlogn)，比如某些排序算法；平方阶O(n^2)，立方阶O(n^3)等等。有些算法特别复杂，复杂度可能是O(n!)，O(n^n)等等。
6、k次方阶O(n^k),指数阶O(2^n)。随着问题规模n的不断增大，上述时间复杂度不断增大，算法的执行效率越低。
7、参考资料来源：百度百科--时间复杂度
三、哪个排序算法的平均时间复杂度不是o(nlogn)
1、快速排序算法的平均时间复杂度为O(nlogn)。
2、快速排序最差情况递归调用栈高度O(n)，平均情况递归调用栈高度O(logn)，而不管哪种情况栈的每一层处理时间都是O(n)，所以，平均情况（更佳情况也是平均情况）的时间复杂度O(nlogn)，最差情况的时间复杂度为O(n^2)。
3、稳定性是一个特别重要的评估标准。稳定的算法在排序的过程中不会改变元素彼此的位置的相对次序，反之不稳定的排序算法经常会改变这个次序，这是我们不愿意看到的。
4、我们在使用排序算法或者选择排序算法时，更希望这个次序不会改变，更加稳定，所以排序算法的稳定性，是一个特别重要的参数衡量指标依据。就如同空间复杂度和时间复杂度一样，有时候甚至比时间复杂度、空间复杂度更重要一些。
5、选择排序的基本思想是对待排序的记录序列进行n-1遍的处理，第i遍处理是将L[i..n]中最小者与L[i]交换位置。这样，经过i遍处理之后，前i个记录的位置已经是正确的了。
四、排序算法中哪一种时间复杂度为O(nlogn)
1、选项中的四种排序 *** 的最坏时间复杂度、更好时间复杂度、平均时间复杂度分别为：
2、A、冒泡排序： O(n2)、O(n)、O(n2)。
3、B、快速排序： O(n2)、O(nlog2n)、 O(nlog2n)。
4、C、插入排序：O(n2)、 O(n)、O(n2)。
5、D、堆排序： O(nlog2n)、 O(nlog2n)、 O(nlog2n)。
6、所以，在最坏情况下，冒泡排序时间复杂度=快速排序时间复杂度=插入排序时间复杂度=O(n2)>堆排序时间复杂度=O(nlog2n)。答案选D。
7、堆排序是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆是一个近似完全二叉树的结构，并同时满足堆积的性质：即子结点的键值或索引总是小于（或者大于）它的父节点。
8、在堆的数据结构中，堆中的更大值总是位于根节点（在优先队列中使用堆的话堆中的最小值位于根节点）。堆中定义以下几种操作：
9、更大堆调整：将堆的末端子节点作调整，使得子节点永远小于父节点。
10、创建更大堆：将堆中的所有数据重新排序。
11、堆排序：移除位在之一个数据的根节点，并做更大堆调整的递归运算。
五、时间复杂度o(nlogn)的算法是什么
时间复杂度o(nlogn)的算法是采用“分治思想”，将要排序的数组从中间分成前后两个部分，然后对前后两个部分分别进行排序，再将排序好的两部分合并在一起，这样数组就有序。
每次划分区域都选择中间点进行划分，所以递归公式可以写成：T(n)= T(n/2)+ T(n/2)+ n， T(1)= C(常数)//每次合并都要调用Merge()函数，时间复杂度为O(n)，等价T(n)= 2kT(n/2k)+ k* n，递归的最终状态为T(1)即n/2k= 1，所以k= log2n。
1、运用了分治的思想。选取分区值，将待排序列分为两个前后两部分，前部分数据元素的值小于等于分区值，后部分的数据元素的值大于等于分区值；继续对前后两部分分别进行分区，直到分区大小为1。
2、交换操作的执行次数可以由时间复杂度分析过程得出，Merge()中总的交换次数为n* logn，因为不管两个子序列的大小，子序列中的各个元素都会先放入临时数组temp中，再重新放回原序列；比较操作的次数小于等于交换操作次数，更大交换次数为n* logn。
六、以下哪个排序算法的最坏时间复杂度是O(nlogn)
有一个时间复杂度的排列顺序，依次为
Ο(1)＜Ο(log2n)＜Ο(n)＜Ο(nlog2n)＜Ο(n2)＜Ο(n3)＜…＜Ο(2n)＜Ο(n!)Ο(1)表示基本语句的执行次数是一个常数，一般来说，只要算法中不存在循环语句，其时间复杂度就是Ο(1)。Ο(log2n)、Ο(n)、Ο(nlog2n)、Ο(n2)和Ο(n3)称为多项式时间，而Ο(2n)和Ο(n!)称为指数时间。计算机科学家普遍认为前者是有效算法，把这类问题称为P类问题，而把后者称为NP问题。
七、〔算法〕排序的更低时间复杂度为什么是O(nlogn)
1、这个首先要明确一点，只用到比较的排序算法更低时间复杂度是O(nlogn)，而像桶排这样的只需要O(R)(R为桶的大小)
2、为了证明只用到比较的排序算法更低时间复杂度是O(nlogn)，首先要引入决策树。
3、首先决策树是一颗二叉树，每个节点表示元素之间一组可能的排序，它予以京进行的比较相一致，比较的结果是树的边。
4、先来说明一些二叉树的性质，令T是深度为d的二叉树，则T最多有2^片树叶。
5、具有L片树叶的二叉树的深度至少是logL。
6、所以，对n个元素排序的决策树必然有n!片树叶（因为n个数有n!种不同的大小关系），所以决策树的深度至少是log(n!)，即至少需要log(n!)次比较。
7、log(n!)=logn+log(n-1)+log(n-2)+...+log2+log1
8、>=logn+log(n-1)+log(n-2)+...+log(n/2)
9、所以只用到比较的排序算法更低时间复杂度是O(nlogn)。
好了，关于时间复杂度nlogn和nlogn怎么算出来的问题到这里结束啦，希望可以解决您的问题哈！
