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log底數怎麼算

生活 更新时间:2024-07-19 07:27:26

其實這裡的底數對于研究程序運行效率不重要,寫代碼時要考慮的是數據規模n對程序運行效率的影響,常數部分則忽略,同樣的,如果不同時間複雜度的倍數關系為常數,那也可以近似認為兩者為同一量級的時間複雜度。

現在來看看為什麼底數具體為多少不重要?

讀者隻需要掌握(依稀記得)中學數學知識就夠了。

log底數怎麼算(時間複雜度中的log)1

假設有底數為2和3的兩個對數函數,如上圖。當X取N(數據規模)時,求所對應的時間複雜度得比值,即對數函數對應的y值,用來衡量對數底數對時間複雜度的影響。

比值為log2 N / log3 N,運用換底公式後得:(lnN/ln2) / (lnN/ln3) = ln3 / ln2,ln為自然對數,顯然這三個常數,與變量N無關。

用文字表述:算法時間複雜度為log(n)時,不同底數對應的時間複雜度的倍數關系為常數,不會随着底數的不同而不同,因此可以将不同底數的對數函數所代表的時間複雜度,當作是同一類複雜度處理,即抽象成一類問題。

當然這裡的底數2和3可以用a和b替代,a,b大于等于2,屬于整數。a,b取值是如何确定的呢?

有點編程經驗的都知道,分而治之的概念。排序算法中有一個叫做“歸并排序”或者“合并排序”的算法,它用到的就是分而治之的思想,而它的時間複雜度就是N*logN,此算法采用的是二分法,所以可以認為對應的對數函數底數為2,也有可能是三分法,底數為3,以此類推。但是不可能我分數及負數。

說明:為了便于說明,本文時間複雜度一概省略 O 符号。

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