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时间复杂度中的log(n)底数到底是多少?

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算法

其实这里的底数对于研究程序运行效率不重要,写代码时要考虑的是数据规模n对程序运行效率的影响,常数部分则忽略,同样的,如果不同时间复杂度的倍数关系为常数,那也可以近似认为两者为同一量级的时间复杂度。

现在来看看为什么底数具体为多少不重要?

读者只需要掌握(依稀记得)中学数学知识就够了。

对数函数图像

假设有底数为2和3的两个对数函数,如上图。当X取N(数据规模)时,求所对应的时间复杂度得比值,即对数函数对应的y值,用来衡量对数底数对时间复杂度的影响。

比值为log2 N / log3 N,运用换底公式后得:(lnN/ln2) / (lnN/ln3) = ln3 / ln2,ln为自然对数,显然这三个常数,与变量N无关。

用文字表述:算法时间复杂度为log(n)时,不同底数对应的时间复杂度的倍数关系为常数,不会随着底数的不同而不同,因此可以将不同底数的对数函数所代表的时间复杂度,当作是同一类复杂度处理,即抽象成一类问题。

当然这里的底数2和3可以用a和b替代,a,b大于等于2,属于整数。a,b取值是如何确定的呢?

有点编程经验的都知道,分而治之的概念。排序算法中有一个叫做“归并排序”或者“合并排序”的算法,它用到的就是分而治之的思想,而它的时间复杂度就是N*logN,此算法采用的是二分法,所以可以认为对应的对数函数底数为2,也有可能是三分法,底数为3,以此类推。但是不可能我分数及负数。

说明:为了便于说明,本文时间复杂度一概省略 O 符号。

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