java试题里不知道那些地方是错的 满分一百 考了88 想请问剩下的那些是错的 私下发
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在描述算法复杂度时,经常用到o(1), o(n), o(logn), o(nlogn)来表示对应算法的时间复杂度, 这里进行归纳一下它们代表的含义:
这是算法的时空复杂度的表示。不仅仅用于表示时间复杂度，也用于表示空间复杂度。
O后面的括号中有一个函数，指明某个算法的耗时/耗空间与数据增长量之间的关系。其中的n代表输入数据的量。
比如时间复杂度为O(n)，就代表数据量增大几倍，耗时也增大几倍。比如常见的遍历算法。
再比如时间复杂度O(n^2)，就代表数据量增大n倍时，耗时增大n的平方倍，这是比线性更高的时间复杂度。比如冒泡排序，就是典型的O(n^2)的算法，对n个数排序，需要扫描n×n次。
再比如O(logn)，当数据增大n倍时，耗时增大logn倍（这里的log是以2为底的，比如，当数据增大256倍时，耗时只增大8倍，是比线性还要低的时间复杂度）。二分查找就是O(logn)的算法，每找一次排除一半的可能，256个数据中查找只要找8次就可以找到目标。
O(nlogn)同理，就是n乘以logn，当数据增大256倍时，耗时增大256*8=2048倍。这个复杂度高于线性低于平方。归并排序就是O(nlogn)的时间复杂度。
O(1)就是最低的时空复杂度了，也就是耗时/耗空间与输入数据大小无关，无论输入数据增大多少倍，耗时/耗空间都不变。 哈希算法就是典型的O(1)时间复杂度，无论数据规模多大，都可以在一次计算后找到目标（不考虑冲突的话）
由于没有给出具体的Java试题，我无法直接给出有哪些需要改错的试题以及剩下的错误在哪些地方，更无法将其私下发送给您。但是，根据您提供的参考资料，可以看出您对Java的基础知识有一定的了解。接下来，我会结合参考资料和您的知识，给出一些可能有用的解决方案。
如果您在某个Java试题中得分88分，那么说明您已经解决了其中很多问题，但还有一些问题没有解决。要找出这些问题，您需要再次仔细检查您的代码，看看是否有错误或不完善的地方。建议重点检查以下几个方面：
数据类型错误：检查您的代码中是否有数据类型转换错误、数组越界错误等。
修改错误
一旦找到错误，您需要进行相应的修改。具体的修改方法取决于问题的性质和具体的代码实现。下面是几个常见的修改方法：
数据类型错误：可以使用Java提供的类型转换方法，如Integer.parseInt()等，也可以使用数组操作中的try-catch语句处理异常等。
提高编程能力
如果您想更好地解决Java试题中的错误，可以从以下几个方面着手：
希望以上内容能够对您有所帮助。如果您对某个具体的Java试题需要解决，可以尝试更具体地描述问题，以便我们更好地帮助您。