数据范围对应复杂度及算法

数据级别	时间复杂度	可能算法
\(30\)	指数级别	dfs+剪枝; 状态压缩dp
\(100\)	\(O(n^3)\)	floyd; dp; 高斯消元
\(1000\)	\(O(n^2)\); \(O(n^2log_n)\)	dp; 二分; 朴素版Dijkstra; 朴素版Prim; Bellman-Ford
\(1e4\)	\(O(n*\sqrt{n})\)	块状链表; 分块; 莫队
\(1e5\)	\(O(nlog_n)\)	sort; 线段树; 树状数组; set/map; heap; 拓扑排序; 堆优化版Dijkstra; 堆优化版Prim; spfa; 凸包; 半平面交; 二分; CDQ分治; 整体二分
\(1e6\)	\(O(n)\)； 常数较小的\(O(nlog_n)\)	\(O(n)\):单调队列; hash; 双指针; 并查集; kmp; AC自动机; 常数较小的\(O(nlog_n)\): sort; 树状数组; heap; Dijkstra; spfa
\(1e7\)	\(O(n)\)	双指针; kmp; AC自动机; 线性筛素数
\(1e9\)	\(O(\sqrt{n})\)	判质数
\(1e{18}\)	\(O(log_n)\)	gcd; 快速幂
\(1e{1000}\)	\(O((log_n)^2)\)	高精度加减乘除
\(1e{100000}\)	\(O(log_k * log_{log_k})\) (\(k\)为位数)	高精度加减; FFT/NTT