前言 Rxjava由于其基于事件流的鏈?zhǔn)秸{(diào)用涎劈、邏輯簡潔 & 使用簡單的特點胜臊，深受各大 Android開發(fā)者的歡迎。本文主要： 面向 剛接觸Rxjava的初學(xué)者 提供了一份 清...
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Carson帶你學(xué)Android：這是一篇清晰易懂的Rxjava入門教程 -
你已經(jīng)理解了O(n)的數(shù)學(xué)含義迟蜜。
數(shù)學(xué)上要求存在N可以使T(N)<=f(N)寿弱，所以f(N)才能成為T(N)的上界问芬。
所以T(n)=n+29嚴(yán)格來說時間復(fù)雜度是O(n)=n+29祥楣。
但是，時間復(fù)雜度根據(jù)這個數(shù)學(xué)含義做了延伸培廓。
表示隨著 輸入大小n 的增大惹悄，算法執(zhí)行需要的時間的增長速度的量級。
既然是為了形容“增速”肩钠，+29 這種常數(shù)項就對時間復(fù)雜度沒有影響泣港，可以忽略。
既然是為了形容“量級”价匠，就不需要非常準(zhǔn)確当纱，函數(shù)的階數(shù)對增長速度起了最主要的作用，所以也忽略 2n 中的 2 這種常數(shù)踩窖。
最后得出時間復(fù)雜度就是O(n)坡氯。（數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)）十分鐘搞定時間復(fù)雜度（算法的時間復(fù)雜度）
我們假設(shè)計算機(jī)運行一行基礎(chǔ)代碼需要執(zhí)行一次運算。 那么上面這個方法需要執(zhí)行 2 次運算 這個方法需要 (n + 1 + n + 1) = 2n + 2 次運算。 我們把 算...
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是的, 就是這個意思箫柳。
直接寫是根據(jù)定義來的：
定義：存在常數(shù) c 和函數(shù) f(N)手形，使得當(dāng) N >= c 時 T(N) <= f(N)，表示為 T(n) = O(f(n)) 悯恍。（數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)）十分鐘搞定時間復(fù)雜度（算法的時間復(fù)雜度）
我們假設(shè)計算機(jī)運行一行基礎(chǔ)代碼需要執(zhí)行一次運算库糠。 那么上面這個方法需要執(zhí)行 2 次運算 這個方法需要 (n + 1 + n + 1) = 2n + 2 次運算。 我們把 算...
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你的理解是對的, f(n)=2n 也可以涮毫。
文章舉例只是為了說明O(n)的數(shù)學(xué)含義瞬欧。
正如文中所講：
從數(shù)學(xué)上看如果 T(n) = n + 2（上文中是T(n) = n^2），那么 T(n) = O(n + 3) 罢防，T(n) = O(2n)艘虎， T(n) = O(n^2)都是成立的，但是因為第一個 f(n) 的增長速度與 T(n) 是最接近的篙梢，所以第一個是更好的選擇，所以我們說這個算法的復(fù)雜度是 O(n + 3) 美旧。但是由于時間復(fù)雜度是為了衡量量級渤滞，并不需要精確，所以我們舍棄對函數(shù)增長沒有影響的常數(shù)榴嗅，認(rèn)為T(n) = n + 2的時間復(fù)雜度是 O(n)妄呕。（數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)）十分鐘搞定時間復(fù)雜度（算法的時間復(fù)雜度）
我們假設(shè)計算機(jī)運行一行基礎(chǔ)代碼需要執(zhí)行一次運算。 那么上面這個方法需要執(zhí)行 2 次運算 這個方法需要 (n + 1 + n + 1) = 2n + 2 次運算嗽测。 我們把 算...
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@飛哥白尼 可以參考其他人的評論, 有說到這個問題的, 希望可以幫到你
（數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)）十分鐘搞定時間復(fù)雜度（算法的時間復(fù)雜度）
我們假設(shè)計算機(jī)運行一行基礎(chǔ)代碼需要執(zhí)行一次運算绪励。 那么上面這個方法需要執(zhí)行 2 次運算 這個方法需要 (n + 1 + n + 1) = 2n + 2 次運算。 我們把 算...
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大寫的N唠粥，代表某個特定數(shù)值疏魏。
小寫的n，是函數(shù)的變量晤愧。（數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)）十分鐘搞定時間復(fù)雜度（算法的時間復(fù)雜度）
我們假設(shè)計算機(jī)運行一行基礎(chǔ)代碼需要執(zhí)行一次運算大莫。 那么上面這個方法需要執(zhí)行 2 次運算 這個方法需要 (n + 1 + n + 1) = 2n + 2 次運算。 我們把 算...
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有道理官份。
應(yīng)該說：
定義： 存在常數(shù) c 和函數(shù) f(N)只厘，使得當(dāng) N >= c 時 T(N) <= f(N)，表示為 T(n) = O(f(n)) 舅巷。（數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)）十分鐘搞定時間復(fù)雜度（算法的時間復(fù)雜度）
我們假設(shè)計算機(jī)運行一行基礎(chǔ)代碼需要執(zhí)行一次運算羔味。 那么上面這個方法需要執(zhí)行 2 次運算 這個方法需要 (n + 1 + n + 1) = 2n + 2 次運算。 我們把 算...
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評論里有更加詳盡的解析钠右，你可以看看
（數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)）十分鐘搞定時間復(fù)雜度（算法的時間復(fù)雜度）
我們假設(shè)計算機(jī)運行一行基礎(chǔ)代碼需要執(zhí)行一次運算赋元。 那么上面這個方法需要執(zhí)行 2 次運算 這個方法需要 (n + 1 + n + 1) = 2n + 2 次運算。 我們把 算...
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時間復(fù)雜度分析的基本策略是：從內(nèi)向外分析，從最深層開始分析们陆。如果遇到函數(shù)調(diào)用寒瓦，要深入函數(shù)進(jìn)行分析。
再次進(jìn)階里的return坪仇，是進(jìn)行了兩次函數(shù)調(diào)用之后才返回的杂腰。
時間復(fù)雜度的計算是不能忽略函數(shù)調(diào)用的。（數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)）十分鐘搞定時間復(fù)雜度（算法的時間復(fù)雜度）
我們假設(shè)計算機(jī)運行一行基礎(chǔ)代碼需要執(zhí)行一次運算椅文。 那么上面這個方法需要執(zhí)行 2 次運算 這個方法需要 (n + 1 + n + 1) = 2n + 2 次運算喂很。 我們把 算...
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再次進(jìn)階的理解不必強(qiáng)求
需要的更多是數(shù)學(xué)能力（數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)）十分鐘搞定時間復(fù)雜度（算法的時間復(fù)雜度）
我們假設(shè)計算機(jī)運行一行基礎(chǔ)代碼需要執(zhí)行一次運算。 那么上面這個方法需要執(zhí)行 2 次運算 這個方法需要 (n + 1 + n + 1) = 2n + 2 次運算皆刺。 我們把 算...
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因為 常數(shù)因子c 對函數(shù)的增長速度的影響并沒有 函數(shù)的階次 顯著少辣。
時間復(fù)雜度只是一種描述，并不需要非常嚴(yán)謹(jǐn)羡蛾，所以忽略這個影響比較小的因素漓帅。（數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)）十分鐘搞定時間復(fù)雜度（算法的時間復(fù)雜度）
我們假設(shè)計算機(jī)運行一行基礎(chǔ)代碼需要執(zhí)行一次運算。 那么上面這個方法需要執(zhí)行 2 次運算 這個方法需要 (n + 1 + n + 1) = 2n + 2 次運算痴怨。 我們把 算...
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你有疑問是對的忙干。
這里嚴(yán)格來說確實不準(zhǔn)確，
for(int i=0;i<n;i++) 其實是
int i=0;
while(i<n){
......
i++;
}
運算次數(shù)其實不少浪藻，但是時間復(fù)雜度是衡量程序運行時間隨輸入大小變化的量級捐迫，所以不需要太準(zhǔn)確。
就好像我們說這輛車的車速很快爱葵，超過120施戴。
于是我們用 超過120 這個量級表示 這個車的速度。
這種時候萌丈，具體是121,122,125并不重要赞哗。
用 A 來表示 B，從而可以忽略不重要的東西辆雾，把精力集中在更加重要的地方懈玻。
時間復(fù)雜度就是這樣，通俗地理解就是用 一個函數(shù)（隨x的增長速度） 來表示一段程序的運行時間隨輸入大小變化的速度乾颁。（數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)）十分鐘搞定時間復(fù)雜度（算法的時間復(fù)雜度）
我們假設(shè)計算機(jī)運行一行基礎(chǔ)代碼需要執(zhí)行一次運算涂乌。 那么上面這個方法需要執(zhí)行 2 次運算 這個方法需要 (n + 1 + n + 1) = 2n + 2 次運算。 我們把 算...