是否有评估算法的最佳时间/内存复杂度的经验法则？ [关闭]

Question

我总是在评估问题的复杂性时遇到问题。我通常会尝试找到一个 O(n) 解决方案，但有时 O(nlogn) 甚至 O(n^2) 是最好的解决方案。

我知道的一个“经验法则”是，如果您有一个已排序的数组并且您需要找到一些东西，那么它可能可以在 O(logn) 中完成。我也知道排序不能比 O(nlogn) 更快。没有经验的程序员可以遵循任何类似的规则吗？反复出现的问题你知道其复杂性吗？

对我来说最麻烦的是 O(n^2)，尤其是当我面临考试压力并且我浪费时间试图找到更好的考试时。

我希望这不是一个过于宽泛和基于观点的问题。

谢谢！

Answer 1

非基于比较的排序需要 O(n) 时间。例如：基数排序。

这似乎是一本好书。 http://bigocheatsheet.com/ 它包含常用算法列表，它们的空间和时间复杂度。希望这会有所帮助。