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第31课：算法的衡量尺
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📏
算法的衡量尺
时间复杂度：算法快慢的标尺！
📖
时间复杂度
⏱️
O(n) 线性时间
遍历n个元素，时间随n线性增长
🐢
O(n²) 平方时间
嵌套循环，时间随n平方增长
💡
效率差距
同一个问题，不同算法速度差距巨大
🔍
动手试一试
📝
代码沙盒
🔄 重置
▶ 运行
import time n = 1000 print("O(n) 线性查找...") start = time.time() for i in range(n): pass print(f" 耗时: {time.time()-start:.6f}秒") print("O(n²) 嵌套循环...") start = time.time() for i in range(n): for j in range(n): pass print(f" 耗时: {time.time()-start:.6f}秒") print("n²比n慢了很多倍！")
💻
点击「运行」查看输出
首次运行需加载 Python 环境...
🎯
小测验
第1题：O(n)和O(n²)哪个更快？
O(n²)
O(n)
一样快
看情况
第2题：嵌套循环的时间复杂度通常是？
O(n)
O(n²)
O(1)
O(log n)
📝
本课知识点
✓
O(n)线性时间
✓
O(n²)平方时间
✓
时间复杂度衡量算法快慢
✓
嵌套循环更慢
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