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for循环嵌套的时间复杂度
算法
的时间复杂度
什么意思
答:
再给你举个简单的例子吧:
for
(int i = 0; i < n;++i);这个
循环
执行n次 所以时间复杂度是O(n)for(int i = 0; i< n;++i){ for(int j = 0; j< n;++j);} 这
嵌套的
两个循环 而且都执行n次 那么它
的时间复杂度
就是 O(n^2)时间复杂度只能大概的表示所用的时间 而一些基本步骤...
递归函数
的时间复杂度
应该怎么算
答:
将基本语句执行次数的数量级放入大Ο记号中。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。例如:for (i=1; i<=n; i++)x++;for (i=1; i<=n; i++)for (j=1; j<=n; j++)x++;第一个
for循环的时间复杂度
为...
请问什么叫空间复杂度,和
时间复杂度
?O(n^2)和O(n)是什么意思?
答:
1.
时间复杂度
(1)时间频度一个算法执行所耗费
的时间
,从理论上是不能算出来的,必须上机运行测试才能知道。但我们不可能也没有必要对每个算法都上机测试,只需知道哪个算法花费的时间多,哪个算法花费的时间少就可以了。并且一个算法花费的时间与算法中语句的执行次数成正比例,哪个算法中语句执行次数多...
时间复杂度
答:
④
for
(k=0; k<n; k++)⑤ c[i][j]= c[i][j]+ a[i][k]* b[k][j];/ * T5(n) = O(1) */ } 第①条与②③④⑤是
循环嵌套
T1(n)*T2(n)* (T3(n)+ T4(n)* T5(n))= O(n*n*n)即为整个算法
的时间复杂度
O(1)<O(log2n)<O(n)<O(n log2 n)<O...
求下列算法得
的时间复杂度for
(i=1;i<=n;i++);for(j=1;j<=1;j++);x...
答:
赋值语句x=x+1要执行n的2次方次,起执行时间和n2成正比,它的数量级为O(n2),则
时间复杂度
应记为O(n2)
这倒
for循环的时间复杂度
如何计算?
答:
(n-1)+(n-2)+...+1 = n(n-1)/2 T(n) = O(n^2)
如何计算
时间复杂度
答:
]; //该步骤属于基本操作 执行次数:n的三次方次 } } 则有 T(n)= n的平方+n的三次方,根据上面括号里的同数量级,我们可以确定 n的三次方为T(n)的同数量级 则有f(n)= n的三次方,然后根据T(n)/f(n)求极限可得到常数c 则该算法
的 时间复杂度
:T(n)=O(n的三次方)...
求
时间复杂度
答:
④
for
(k=0; k<n; k++)⑤ c[i][j]= c[i][j]+ a[i][k]* b[k][j];/ * T5(n) = O(1) */ } 第①条与②③④⑤是
循环嵌套
T1(n)*T2(n)* (T3(n)+ T4(n)* T5(n))= O(n*n*n)即为整个算法
的时间复杂度
O(1)<O(log2n)<O(n)<O(n log2 n)<O...
怎么计算
时间复杂度
(Pascal)
答:
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^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。举几个具体的例子:1.
for
i:=...
一个
for循环
里面有两个if 和 两个for循环里面有一个if哪个效率更高...
答:
计算机是高效的,计算
时间复杂度
考虑的是最坏的情况 一个for里面有一个两个if哪怕N个if,它还是线性,时间复杂度是O(n)两个
for循环
,只要不是
嵌套
,它也还是线性,时间复杂度还是O(n)你可以这么想计算机算50个数和算100个数,复杂度是一样的 ...
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