在信息学奥赛 CSP-S 的备考过程中，2 - 3 个月的强化训练阶段至关重要。而其中的算法分析，尤其是时间复杂度的极限，更是关键中的关键。
对于 n = 1e5 的题目，O(n) 是 1e5 次操作，O(nlogn)约是 1e6 次操作。我们要清楚，题目所给的时间限制，比如 1 秒约等于 1e8 次操作，这是我们估算算法可行性的重要依据。
首先，我们来深入理解一下时间复杂度的概念。时间复杂度是用来衡量算法运行时间随输入规模增长而增长的速度。O(n)表示算法的执行时间与输入规模 n 呈线性关系；O(nlogn)则表示执行时间与 nlogn 成正比。
在实际的题目中，如果一个算法的时间复杂度是 O(n)，当 n = 1e5 时，执行次数为 1e5 次，在 1 秒约 1e8 次操作的时间限制内，通常能够轻松完成计算。但如果是 O(nlogn)，执行次数约为 1e6 次，虽然比 O(n)要多，但在大多数情况下也能在时间限制内完成。
然而，我们不能仅仅满足于理论上能在时间限制内完成。在强化训练阶段，我们要通过大量的练习来积累经验，判断在不同时间复杂度下，如何优化算法以达到最优解。
学习方法方面，多做一些具有不同时间复杂度要求的题目是关键。通过实际操作，感受 O(n)和 O(nlogn)等不同复杂度算法在不同规模输入下的表现。同时，要善于总结归纳，分析哪些类型的题目适合用哪种时间复杂度的算法。
总之，在这 2 - 3 个月的强化训练中，对时间复杂度极限的准确把握和熟练运用，将为您在 CSP-S 考试中取得好成绩奠定坚实的基础。
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