大 O 表示法 - O(nlog(n)) 与 O(log(n^2))
Big O Notation - O(nlog(n)) vs O(log(n^2))
NLog(N)和Log(N^2)的写法一样吗？如果是，为什么不这样写？
NLog(N) 是标准符号吗？我觉得 Log(N^2) 看起来不那么混乱。
Nlog(N) = log(N^N) 所以没有，正如 zerkms 上面 log(N^2) = 2log(N)
对数相加与数字相乘相同，因此log(n*n) 变为log(n) + log(n) = 2 log(n)。
n log(n) 接近线性。前n个是重要的部分，后面的增长比较慢
例如归并排序有 n log n 时间复杂度，因为如果你把合并想象成一棵树，那么这棵树有 log(n) 层高，并且在每一层上处理所有 n 个元素。
O(log(n^2)) 就是 O(2 log(n)) = O(log(n))。它是一个对数函数。它的值 比线性函数 O(n).
O(n log(n))是一个更大的函数。它的值比线性函数O(n)
它们是 完全不同的 函数（以及不同的 big-O 复杂性）。 O(n log(n)) 比 O(log(n^2))
大得多
此图显示了差异：
NLog(N)和Log(N^2)的写法一样吗？如果是，为什么不这样写？
NLog(N) 是标准符号吗？我觉得 Log(N^2) 看起来不那么混乱。
Nlog(N) = log(N^N) 所以没有，正如 zerkms 上面 log(N^2) = 2log(N)
对数相加与数字相乘相同，因此log(n*n) 变为log(n) + log(n) = 2 log(n)。
n log(n) 接近线性。前n个是重要的部分，后面的增长比较慢
例如归并排序有 n log n 时间复杂度，因为如果你把合并想象成一棵树，那么这棵树有 log(n) 层高，并且在每一层上处理所有 n 个元素。
O(log(n^2))就是O(2 log(n)) = O(log(n))。它是一个对数函数。它的值 比线性函数O(n). 小得多
O(n log(n))是一个更大的函数。它的值比线性函数O(n)大
它们是 完全不同的 函数（以及不同的 big-O 复杂性）。 O(n log(n)) 比 O(log(n^2))
此图显示了差异：