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Author: halfrost

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 ## 一. 时间复杂度数据规模
 
-1s 内能解决问题的数据规模：
+1s 内能解决问题的数据规模：10^6 ~ 10^7
 
 - O(n^2) 算法可以处理 10^4 级别的数据规模(保守估计，处理 1000 级别的问题肯定没问题)
 - O(n) 算法可以处理 10^8 级别的数据规模(保守估计，处理 10^7 级别的问题肯定没问题)
 - O(nlog n) 算法可以处理 10^7 级别的数据规模(保守估计，处理 10^6 级别的问题肯定没问题)
 
+| | 数据规模|时间复杂度 | 算法举例|
+|:------:|:------:|:------:|:------:|
+|1|10|O(n!)|permutation 排列|
+|2|20~30|O(2^n)|combination 组合|
+|3|50|O(n^4)|DFS 搜索、DP 动态规划|
+|4|100|O(n^3)|任意两点最短路径、DP 动态规划|
+|5|1000|O(n^2)|稠密图、DP 动态规划|
+|6|10^6|O(nlog n)|排序，堆，递归与分治|
+|7|10^7|O(n)|DP 动态规划、图遍历、拓扑排序、树遍历|
+|8|10^9|O(sqrt(n))|筛素数、求平方根|
+|9|10^10|O(log n)|二分搜索|
+|10|+∞|O(1)|数学相关算法|
+|----------------|----------------|------------------------------------------------------------------|--------------------------------|
+
+
 一些具有迷惑性的例子：
 
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