我的演算法擊敗了90%的人，o(nlgn)演算法比o(n)演算法快。
我覺得這個人是不懂演算法的。讓我一步一步解釋。
# o的含義
通俗的說，o表示忽略係數的複雜度上限，常常用乙個量級表示，比如n，nlgn。
# 忽略的係數重要嗎
重要。我覺得《演算法》比《演算法導論》優秀的原因之一是，作者用例項證明，在不少情況下，複雜度之前的係數很重要。比如，係數可以導致o(n^2)的插入排序可以比o(nlgn)快速排序快。
可以看乙個例子。
//偽**，程式1
void add(int
num)
void add(int
nums)
//偽**，程式2
void add(int
num)
void add(int
nums)
程式1的時間複雜度為o(n)，程式2的時間複雜度為o(n^2)。如果從o來看，程式2的執行速度一定會比程式1快。
實際上速度相當。假設nums的大小為10，程式1要執行10 * 10 = 100次i++，程式2同樣執行10 * 10 * 1 = 100次i++。
原因就在於，程式1需要的時間是10 * n，係數很大為10，而程式2需要的時間是1 * n ^ 2，係數很小為1。
# 那個人錯在**
或許不是他的錯，是leetcode的錯。
漸進時間一定要在係數相對於資料量比重很小很小的時候，才有用。像排序演算法一模擬較簡單的演算法，需要上十萬的資料量，才能體現出複雜度為nlgn和n^2的細小區別。
這個人用了很聰明很簡單的演算法，沒有用複雜的資料結構，全是基本變數，時間複雜度為o(nlgn)。而o(n)用了hashtable，共有n個數，對於每個數，hashtable裡面有很多計算的過程，係數很大。
此題，leetcode可能單個資料集不是很大，係數顯得格外重要。
# 鏈結
q： a：
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