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更新时间复杂度 O(n)超时拍版格式修复

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- O(n)的算法居然超时了,此时的n究竟是多大?.md
- 关于时间复杂度,你不知道的都在这里!.md

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`‎problems/O(n)的算法居然超时了,此时的n究竟是多大?.md‎`

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`@@ -13,7 +13,7 @@`
`13`	`13`
`14`	`14`	`计算机究竟1s可以执行多少次操作呢? 接下来探讨一下这个问题。`
`15`	`15`
`16`		`-# 超时是怎么回事`
	`16`	`+## 超时是怎么回事`
`17`	`17`
`18`	`18`	`![程序超时](https://code-thinking-1253855093.file.myqcloud.com/pics/20200729112716117.png)`
`19`	`19`
`@@ -25,7 +25,7 @@`
`25`	`25`
`26`	`26`	`如果n的规模已经足够让O(n)的算法运行时间超过了1s,就应该考虑log(n)的解法了。`
`27`	`27`
`28`		`-# 从硬件配置看计算机的性能`
	`28`	`+## 从硬件配置看计算机的性能`
`29`	`29`
`30`	`30`	`计算机的运算速度主要看CPU的配置,以2015年MacPro为例,CPU配置:2.7 GHz Dual-Core Intel Core i5 。`
`31`	`31`
`@@ -44,7 +44,7 @@`
`44`	`44`
`45`	`45`	`所以我们的程序在计算机上究竟1s真正能执行多少次操作呢?`
`46`	`46`
`47`		`-# 做个测试实验`
	`47`	`+## 做个测试实验`
`48`	`48`
`49`	`49`	`在写测试程序测1s内处理多大数量级数据的时候,有三点需要注意:`
`50`	`50`
`@@ -155,7 +155,7 @@ O(nlogn)的算法,1s内大概计算机可以运行 2 * (10^7)次计算,符`
`155`	`155`
`156`	`156`	`至于O(log n)和O(n^3) 等等这些时间复杂度在1s内可以处理的多大的数据规模,大家可以自己写一写代码去测一下了。`
`157`	`157`
`158`		`-# 完整测试代码`
	`158`	`+## 完整测试代码`
`159`	`159`
`160`	`160`	```CPP
`161`	`161`	`#include <iostream>`
`@@ -212,29 +212,19 @@ int main() {`
`212`	`212`
`213`	`213`	```
`214`	`214`
`215`		`-# 总结`
	`215`	`+## 总结`
`216`	`216`
`217`	`217`	`本文详细分析了在leetcode上做题程序为什么会有超时,以及从硬件配置上大体知道CPU的执行速度,然后亲自做一个实验来看看O(n)的算法,跑一秒钟,这个n究竟是做大,最后给出不同时间复杂度,一秒内可以运算出来的n的大小。`
`218`	`218`
`219`	`219`	`建议录友们也都自己做一做实验,测一测,看看是不是和我的测出来的结果差不多。`
`220`	`220`
`221`	`221`	`这样,大家应该对程序超时时候的数据规模有一个整体的认识了。`
`222`	`222`
`223`		`-## 其他语言版本`
`224`		`-`
`225`		`-`
`226`		`-Java:`
`227`		`-`
`228`		`-`
`229`		`-Python:`
`230`		`-`
`231`		`-`
`232`		`-Go:`
`233`		`-`
`234`	`223`
`235`	`224`
`236`	`225`
`237`	`226`	`<p align="center">`
`238`	`227`	`<a href="https://programmercarl.com/other/kstar.html" target="_blank">`
`239`	`228`	`<img src="../pics/网站星球宣传海报.jpg" width="1000"/>`
`240`	`229`	`</a>`
	`230`	`+`

`‎problems/关于时间复杂度,你不知道的都在这里!.md‎`

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`@@ -8,6 +8,8 @@`
`8`	`8`
`9`	`9`	`所以重新整理的时间复杂度文章,正式和大家见面啦!`
`10`	`10`
	`11`	`+# 时间复杂度`
	`12`	`+`
`11`	`13`	`## 究竟什么是时间复杂度`
`12`	`14`
`13`	`15`	`时间复杂度是一个函数,它定性描述该算法的运行时间。`
`@@ -145,7 +147,7 @@ O(2 ×ばつ n^2 + 10 ×ばつ n + 1000) < O(3 ×ばつ n^2),所以说最后省略掉常数项`
`145`	`147`
`146`	`148`	`当然这不是这道题目的最优解,我仅仅是用这道题目来讲解一下时间复杂度。`
`147`	`149`
`148`		`-# 总结`
	`150`	`+## 总结`
`149`	`151`
`150`	`152`	`本篇讲解了什么是时间复杂度,复杂度是用来干什么,以及数据规模对时间复杂度的影响。`
`151`	`153`
`@@ -157,21 +159,11 @@ O(2 ×ばつ n^2 + 10 ×ばつ n + 1000) < O(3 ×ばつ n^2),所以说最后省略掉常数项`
`157`	`159`
`158`	`160`	`如果感觉「代码随想录」很不错,赶快推荐给身边的朋友同学们吧,他们发现和「代码随想录」相见恨晚!`
`159`	`161`
`160`		`-## 其他语言版本`
`161`		`-`
`162`		`-`
`163`		`-Java:`
`164`		`-`
`165`		`-`
`166`		`-Python:`
`167`		`-`
`168`		`-`
`169`		`-Go:`
`170`		`-`
`171`	`162`
`172`	`163`
`173`	`164`
`174`	`165`	`<p align="center">`
`175`	`166`	`<a href="https://programmercarl.com/other/kstar.html" target="_blank">`
`176`	`167`	`<img src="../pics/网站星球宣传海报.jpg" width="1000"/>`
`177`	`168`	`</a>`
	`169`	`+`

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