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for循环时间复杂度2N
for循环时间复杂度
计算?
答:
所以,内
循环
共执行√n(n+1)-(√n(√n+1)(2√n+1))/6次(这里用到了一个公式:1^2+2^2+3^2+...+n^2=(n(n+1)(
2n
+1))/6)。√n(n+1)-(√n(√n+1)(2√n+1))/6化简后是:(4n√n+5√n-3n)/6。所以,精确的
时间复杂度
是O((4n√n+5√n-3n)/6)。
时间复杂度
怎么算?
答:
for(int i=0;i 问题二:数据结构中的
时间复杂度
怎么算啊?看不懂啊,有没有具体的公式 求时间复杂度,其实是在统计基本操作步骤的执行次数。“基本操作步骤”指的是加减乘除这种。比如有一个
for循环
,执行N次,每次做一个加法一个乘法,那么总的操作步骤数就是
2N
,用大O记号就是O(N).原理就...
时间复杂度
及其计算
答:
<Ο(
2n
)<Ο(n!) 即:常数阶 < 对数阶 < 线性阶 < 线性对数阶 < 平方阶 < 立方阶 < … < 指数阶 < 阶乘 如:第一个
for循环
的
时间复杂度
为Ο(n),第二个for循环的时间复杂度为Ο(n2),则整个算法的时间复杂度为Ο(n1+n2+n3)=Ο(n3)。Ο(1)表示基本语句的执行次数是一个常数...
算法复杂度:
时间复杂度
和空间复杂度
答:
如果算法中包含嵌套的循环,则基本语句通常是最内层的循环体,如果算法中包含并列的循环,则将并列循环的
时间复杂度
相加。 第一个
for循环
的时间复杂度为Ο(n),第二个for循环的时间复杂度为Ο( n 2),则整个算法的时间复杂度为Ο(n+ n 2)=Ο( n 2)。 Ο(1)表示基本语句的执行次数是一个常数,一般来说,只要...
for
(i=1; i<=n; ++i) for(j=1; j<=n; ++j) { ++x; s+=x ; }
答:
时间复杂度
可以用语句执行次数表示 两层
循环
共执行n^2次,每次执行2哥语句,即共执行2(n^2)即时间复杂度为o(
2n
^2)
如何计算一个算法的
时间复杂度
答:
i++)for(j=1;j<=n;j++)x++;第一个
for循环
的
时间复杂度
为Ο(n),第二个for循环的时间复杂度为Ο(n2),则整个算法的时间复杂度为Ο(n+n2)=Ο(n2)。常见的算法时间复杂度由小到大依次为:Ο(1)<Ο(log
2n
)<Ο(n)<Ο(nlog2n)<Ο(n2)<Ο(n3)<…<Ο(
2n
)<Ο(n!)Ο(...
算法的空间复杂度和
时间复杂度
的关系
答:
第一个
for循环
的
时间复杂度
为Ο(n),第二个for循环的时间复杂度为Ο(n2),则整个算法的时间复杂度为Ο(n+n2)=Ο(n2)。 Ο(1)表示基本语句的执行次数是一个常数,一般来说,只要算法中不存在循环语句,其时间复杂度就是Ο(1)。其中Ο(log
2n
)、Ο(n)、Ο(nlog2n)、Ο(n2)和Ο(n3)称为多项式时间,而...
时间复杂度
的计算。
答:
一般来说,我们经常使用
for循环
,就像刚才五个题,我们就以它们为例 1.循环了n*n次,当然是O(n^2)2.循环了(n+n-1+n-2+...+1)≈(n^2)/2,因为
时间复杂度
是不考虑系数的,所以也是O(n^2)3.循环了(1+2+3+...+n)≈(n^2)/2,当然也是O(n^2)4.循环了n-1≈n次,所以是O(...
求
时间复杂度
答:
有两次
for循环
,每次循环n次,
时间复杂度
就是O ( n ^ 2 ) 。注意,时间复杂度只能含有每个参数的最高次项,且常数系数为1。比如这里比较和赋值了 n 次 i ,赋值了 ( n ^ 2 + n 次 s ) ,比较和赋值了 n ^ 2 次 j(还可以细分,但这里就举个例子),时间复杂度为O (
2n
^ 2 + ...
2n
的意义
答:
在计算机科学中,
2n
经常出现在与数据结构和算法相关的问题中。2n可以用来表示数组的大小或者
循环
的迭代次数。例如,如果一个算法执行了
2n
次迭代,那么它的
时间复杂度
通常是O(n)。2n还可以用于位运算中,因为在计算机中,乘以2等价于将二进制数左移一位。因此,利用2n可以实现高效的位运算操作。3.物理学...
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