O（n log n）与O（log n）有何不同？

Question

研究大O符号，我理解O（log n）作为二分搜索的概念和O（n log n）作为快速排序。

任何人都可以说明 运行时 在这两者之间的主要区别是什么？为什么会这样呢？

他们似乎在直觉上具有相似的相关性

Answer 1

基本上：N的因素 二分搜索仅触及少量元素。如果有十亿个元素，二元搜索只会触及其中的~30个 快速排序涉及每一个元素，少数几次。如果有十亿个元素，快速排序会触及所有，大约30次：总共接触300亿次。

Answer 2

了解Log(n)是如何平坦的（不是字面意义，而是比喻，与其他函数相比），而nLog(n)已经超过600，因为n = 100的值。这就是他们的不同之处是

Answer 3

在简单术语和可视化方面，它们在排序算法中有点相同，但在某些情况下快速排序为 O（n log n）存在缺陷，大多数情况下快速排序 log n ，但在特殊情况下n²，这就是 log n 之前 n 的原因。因此，对于少量分类的快速排序是非常好的，但是对于数百万/十亿不是，更好地使用合并排序进行这种排序。