21.Big O 表示法是用來描述算法執行時間複雜度的方法,隨著輸入規模的增加,Big O 時間複雜度
從小到大的正確排序為?
(A) O(1) < O(log n) < O(n) < O(n log n) < O(n^2) < O(2^n) < O(n!)
(B) O(1) < O(log n) < O(n) < O(n log n) < O(n^2) < O(n!) < O(2^n)
(C) O(1) < O(log n) < O(n) < O(n^2) < O(n log n) < O(2^n) < O(n!)
(D) O(1) < O(log n) < O(n) < O(n^2) < O(n log n) < O(n!) < O(2^n)
詳解 (共 1 筆)
未解鎖
(A) O(1) < O(log n) ...