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时间复杂度为nlog2n
C 语言快速排序最好情况
时间复杂度
为什么
是 nlog2n
?(菜鸟在线)
答:
快速排序最好的情况是每次把上一次的数组平均分成两个子数组。设数组总数一共
为n
,如果把这n个数每次分成2半最后每个数组只包含一个元素,假设要分k次,则2的k次方=n,解得k=
log2 n
(log以2为底对n取对数).也就是说要分log2 n次,而每次都是处理n个数据。所以总的
时间复杂度为
O(n*log2...
数组排序的最少
时间复杂度
O(
nlog2n
)怎么计算的?
答:
所以该循环的
时间复杂度为
o(
log2
(n)),简记为o(log n) ,忽略掉2的底数。方法:1、首先,看外循环for(i=0;i<n;i++),按照i++的递加速度,直到这个循环退出,一共
是n
次。2、再看内部循环,for(j=1;j<n;j*=2),这个内部循环的累加速度是j=j*2,假设循环x次之后,这个循环退出...
nlog2n
和n哪个
复杂度
大
答:
nlog2n复杂度
大。当数据量增大时,nlog2n的增长速度比n更快。当数据量增大2倍时,nlog2n的耗时增长为2log2(2)倍,而n的耗时增长为2倍。因此,nlog2n的复杂度更高。
算法的
复杂度
“
nlog2n
”怎么理解?
答:
是n
*
log2
(n),后面是对数,对数可以将一个很大的数变成较小的数;
算法
时间复杂度
有几种
答:
算法
时间复杂度
有3种:1、常数阶O(1),对数阶O(log2n)(以2为底n的对数,下同),线性阶O(n),2、线性对数阶O(
nlog2n
),平方阶O(n^2),立方阶O(n^3),...,3、k次方阶O(n^k),指数阶O(2^n)。随着问题规模n的不断增大,上述时间复杂度不断增大,算法的执行效率越低。
算法
复杂度
中n log n和
n log2 n
有什么区别?
答:
没有区别,计算机中
log
若不加下标默认以2为底
如何计算
时间复杂度
答:
1、先找出算法的基本操作,然后根据相应的各语句确定它的执行次数,再找出T(n)的同数量级(它的同数量级有以下:1,Log2n ,n ,
nLog2n
,n的平方,n的三次方,2的n次方,n!),找出后,f(n)=该数量级,若T(n)/f(n)求极限可得到一常数c,则
时间复杂度
T(n)=O(f(n))。2...
“O(
n
)”
是
什么意思?
答:
O(n)表示
时间复杂度
,表示的是线性阶,随着问题规模n的不断增大,上述时间复杂度不断增大,算法的执行效率越低。按数量级递增排列,常见的时间复杂度有:常数阶O(1),对数阶O(log2n),线性阶O(n),线性对数阶O(
nlog2n
),平方阶O(n^2),立方阶O(n^3),...,k次方阶O(n^k),指数阶O(2^...
数据结构中,
时间复杂度
O(
nlog2n
) O(n^1.5)哪个大
答:
肯定是O(
n
^1.5)大。可以代入特定的数验证一下:当n==1时,前者是0,后者是1;当n==2时,前者
是2
,后者约2.8;当n==4时前者是4,后者是8……
这个程序为什么
时间复杂度是log2n
呢 请各位指教
答:
2
的log n次方等于n,i=i*2中的数字2就代表log中的底,如果i=i*3,那么底就是3。意思就是i要经过
logn
次循环运算才能达到停止条件,也就是i>n
1
2
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10
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