質問に示されている時間計算量を持つアルゴリズム/ステートメントのグループの例が必要な場合は、ここに小さなリストがあります -

O(1)時間

• 配列インデックスへのアクセス (int a = ARR[5];)
• リンクリストにノードを挿入する
• スタックへのプッシュとポップ
• キューへの挿入と削除
• 配列に格納されたツリー内のノードの親または左/右の子を見つける
• 二重リンクリストの次/前の要素へのジャンプ

O(n)時間

簡単に言えば、すべてのブルートフォースアルゴリズム、または線形性を必要とする初心者向けのアルゴリズムは、O(n)の時間計算量に基づいています。

• 配列の走査
• リンクリストの走査
• 線形探索
• リンクリスト内の特定の要素の削除（ソートなし）
• 2つの文字列を比較する
• 回文のチェック
• カウント/バケットソート、ここでもこのような例が 100 万件以上見つかります...

O(log n)時間

• バイナリ検索
• 二分探索木で最大/最小の数を見つける
• 線形機能に基づく特定の分割統治アルゴリズム
• フィボナッチ数の計算 - 最良の方法ここでの基本的な前提は、完全なデータを使用しないことと、反復ごとに問題のサイズを縮小することです。

O(n log n)時間

「log n」の係数は、分割統治法を考慮して導入されます。これらのアルゴリズムの中には、最も最適化されたものがあり、頻繁に使用されます。

• マージソート
• ヒープソート
• クイックソート
• O(n^2)アルゴリズムの最適化に基づく特定の分割統治アルゴリズム

O(n^2)時間

これらは、O(nlogn) の同等のアルゴリズムが存在する場合、効率の低いアルゴリズムであると考えられます。一般的な適用方法は、ここではブルート フォースです。

• バブルソート
• 挿入ソート
• 選択ソート
• 単純な2D配列の走査

O(n!)時間

• 総当たり探索による巡回セールスマン問題の解決
• 部分的に順序付けられた集合のすべての無制限の順列を生成する。
• ラプラス展開による行列式の求め方
• セットのすべてのパーティションを列挙する