我有这个问题，在课堂上我的教授说下面的陈述是O(log(n))，我认为它是O(n)。有人可以澄清它是O(log(n))的吗？
Printing a number of magnitude n in binary. Assume that printing each bit requires constant time.
答案 0 :(得分：3)
你应该找出一些例子。用二进制写一些数字。例如，63,255和511中有多少位？请注意，位数的增长几乎没有数字本身那么快。
答案 1 :(得分：3)
它是O（log（n）），因为每次打印0或1时，你必须除以2。
例如，要以二进制打印256，您必须从256开始除以2，并且每次都打印% 2的结果。
256 % 2 -> 0
64% 2 -> 0
32 % 2 -> 0
16 % 2 -> 0
8 % 2 -> 0
4 % 2 -> 0
2 % 2 -> 0
1 % 2 -> 1
因此，对于多个幅度256，您必须迭代8次，这等于log 256。
答案 2 :(得分：0)
O（log（n））就是将数据削减一半。 当算法的每个步骤排除剩余输入的分数时 - 例如你总是把空间减半，或减少三分之一，甚至是前一步的99/100 - 该算法在O（log（n））时间运行。
希望这会有所帮助