是大O（LOGN）数e为底？(Is Big O(logn) log base e?)

对于二进制搜索树型数据结构的，我看到大O符号通常被标注为O（logn）时间。在日志中的小写“L”，这是否意味着日志以e（n）作为由自然对数描述？对不起，我简单的问题，但我一直有麻烦了不同隐含对数之间的区分。

Answer 1:

一旦在大O（）符号表示，两者都是正确的。然而，O（）多项式的推导过程中，在二进制搜索的情况下，只记录₂是正确的。我认为这种区别是你的问题开始与直观的启发。

此外，作为我见仁见智，写为O（log ₂ N）是你的榜样更好，因为它更好地沟通的算法的运行时间推导。

在大O（）符号，常数因子被去除。从一个对数基转化成另一种涉及通过一个常数因子相乘。

所以为O（log N）相当于为O（log ₂ N）由于一个常数因子。

不过，如果你可以很容易地排版登录₂ N在你的答案，这样做是比较教育学。在二叉树搜索的情况下，你是日志₂ N大-O（）运行时的推导过程中引入正确的。

表达结果作为大O（）符号之前，差别是非常重要的。当导出经由大O符号中传送的多项式，这将是不正确的本实施例中使用其它对数比日志₂ N，将所述O（）之前的-符号。一旦多项式用于通过大O（）符号通信的最坏情况运行时，它并不重要是做什么用对数。

Answer 2:

大O符号不受对数的基础，因为在不同的基地全部对数的常数因子有关， O(ln n)相当于O(log n) 。

Answer 3:

它并不真正的问题是什么的基础，因为大O记法通常被写成只显示的渐近最高阶n ，所以常系数就会下降了。由于不同的对数基相当于一个恒定系数，它是多余的。

这就是说，我可能会承担日志基地2。

Answer 4:

两者都是正确的。想想这

log2(n)=log(n)/log(2)=O(log(n))
log10(n)=log(n)/log(10)=O(log(n))
logE(n)=log(n)/log(E)=O(log(n))

Answer 5:

技术上基本没有关系，但你通常可以把它作为基地，2。

Answer 6:

是的，说起大O表示法时，基本没有关系。然而，计算当面对这非常重要一个真正的搜索问题。

在制定有关树形结构的直觉，它有助于了解，二叉搜索树可以在O搜索（N log n）的时间，因为这是树的高度 - 也就是，在二叉树n个节点，树深度是O（n log n）的（基数为2）。如果每个节点有三个孩子，树仍然可以为O搜索（N log n）的时间，但有一个基地3对数。计算上，每个节点有可能会对性能产生很大影响孩子的数量（见例如：链接文本）

请享用！

保罗