在严为民老师的《数据结构》中，如何写时间复杂度，比如logn，这个对数函数的底数是多少？

算法中日志级的时间复杂度是由于分而治之思想的使用，而这个基数直接由分而治之的复杂度决定。如果采用二分法，则基数为2，基数为3，以此类推。但是，无论基数是多少，日志级别的递进意义都是一样的。也就是说，算法时间复杂度的增长和处理数据的增长是一样的。

扩展数据:

时间复杂度的计算方法

(1)一般来说，算法中基本运算重复的次数是问题规模n的函数，用T(n)表示。如果有一个辅助函数f(n)使得T(n)/f(n)的极限值为一个不等于零的常数(当n趋近于无穷大时)，则称f(n)为T(。

设T(n)=O(f(n))称为O(f(n))

是算法的渐进时间复杂度，简称时间复杂度。

(2)计算时间复杂度时，先找出算法的基本运算，然后根据相应的语句确定其执行次数，再找出T(n)的同一个数量级。

(3)用pascal更容易理解，简单的计算方法是:看看有多少for循环。如果只有一个for循环，时间复杂度为O(n)，第二个为O(n ^ 2)，以此类推。如果有二分法，那就是O(logn)，二分法比如快幂，二分法搜索。如果用二分法嵌套for循环，时间复杂度为O(。

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