常数增长 · O(1)
观察输入规模变化时，标记操作次数如何变化。
B2.4 · 编程算法
直观观察算法运行
播放、暂停并跟踪 Python 代码，观察数值移动、内存增长与递归调用返回。
使用“下一行”预测接下来会发生什么，再核对变量。各 Python 实现旁的说明会指出：高亮表示下一条语句，还是刚执行完的语句。
B2.4.1 · 效率与内存
比较工作量的增长，再区分输入存储与额外工作内存。打开课程 →
线性增长 · O(n)
观察输入规模变化时，标记操作次数如何变化。
对数增长 · O(log n)
观察输入规模变化时，标记操作次数如何变化。
平方增长 · O(n²)
观察输入规模变化时，标记操作次数如何变化。
辅助空间
比较持续累加的总和与不断增长的输入副本。
B2.4.2 · 搜索
从首次比较到返回索引，跟踪完整的搜索过程。打开课程 →
B2.4.3 · 排序
观察比较、交换及逐渐增长的已排序区域。打开课程 →
B2.4.4–5 · HL 递归
跟踪简单递归函数，再从概念上探索分支递归的应用。打开课程 →
递归求和
观察调用如何逐层增加、到达基本情况，再按相反顺序返回。
快速排序 · HL 应用
围绕基准值划分，对更小的子问题排序，再合并结果。
二叉树遍历 · HL 应用
中序遍历依次访问左子树、当前节点和右子树。
分形树 · HL 应用
同一绘制规则在更小的尺度上重复，直到深度为零。