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nlogn时间复杂度
时间复杂度
是如何定义的?
答:
在分析算法
时间复杂度
时,人们通常关注最坏情况下的操作数量与输入规模的关系。通过定义算法操作的基本单位,例如基本运算或循环迭代,可以得出算法的时间复杂度表示,常见的时间复杂度包括O(1)、O(logn)、O(n)、O(
nlogn
)、O(n^2)等。时间复杂度只是一种对算法执行时间增长趋势的估计,它并...
为什么合并排序算法
时间复杂性
T(n)=2T(n/2)+O(n)就会得出T(n)=
nlogn
答:
画个图:
n
/ \ n/2 n/2 / \ / \ n/4 n/4 n/4 n/4 / \ / \ / \ / \ n/8 n/8 n/8 n/8 n/8 n/8 n/8 n/8 树高logn,每层加起来都是n,一共是logn×n 上面是n为2的幂时的特殊情况。对于一般情况,同样可证。
如何判断
时间复杂度
是否为O(logn)
答:
判断如下:1、对数
时间
的算法是非常有效的,因为每增加一个输入,其所需要的额外计算时间会变小。2、递归地将字符串砍半并且输出是这个类别函数的一个简单例子。它需要O(
log n
)的时间因为每次输出之前我们都将字符串砍半。 这意味着,如果我们想增加输出的次数,我们需要将字符串长度加倍。
为什么introsort(内省排序)里用堆排序而不是希尔排序?
答:
既然
时间复杂度
比不过堆排序,那么为什么能得出实际效率比堆排序好的结论呢?希尔排序时间复杂度介于O(
nlogn
)到O(n^2)之间,要在比较理想的情况下才能达到和堆排序一样的O(nlogn),这时由于算法中的一些常数因素会使得希尔排序更快,但毕竟大部分情况下希尔排序是达不到这样的复杂度的吧,那么由复杂...
nlogn
2是on2的对还是错
答:
对。O(n^2)时间复杂度下各排序算法效率比较最近学习了排序算法,有了一些浅显的理解,如果不是正常的对序列的区间询问,而是对树上两点路径的询问。
nlogn时间复杂度
,堆排序。
关于FREE PASCAL的排序方法
答:
三、选择排序:(平均
时间复杂度
:O(
nlogn
)、最坏情况:O(nlogn))---不稳定排序(1)简单选择排序(2)树形选择排序(3)堆排序((2)种排序的改进)四、归并排序:(平均时间复杂度:O(nlogn)、最坏情况:O(nlogn))(1)2-路归并排序五、基数排序:(平均时间复杂度:O(d(n+rd))、最坏情况:O(d(n+rd))---稳...
算法
时间复杂度
的表示法O(n²)、O(n)、O(1)、O(
nlogn
)等是什么意 ...
答:
[j];//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^3)...
最长上升子序列(LIS)O(
nlogn
)优化
答:
先看一看O(
n
2 )的动态规划算法,定义 d[i] 为以A[i]作为结尾的LIS长度,则 d[i]=max{d[j]+[A[i]>A[j]]}(j<i) ,边界是 d[0]=1 ,答案是 d[n-1] 。由于每次都要枚举比 i 小的所有 j ,所以
时间复杂度
是O(n 2 )的。每个 d[i] 的计算,会用到所有的 d[j](j...
就平均
时间
而言,( )排序最好。 (A) 起泡排序 (B) 选择排序 (C) 快 ...
答:
堆排序 O(
nlogn
) O(nlogn) O(1)归并排序 O(nlogn) O(nlogn) O(n)基数排序 O(d(n+rd)) O(d(n+rd)) O(rd)另外:直接插入排序、冒泡排序为简单排序,希尔排序(不稳定)一、时间性能 按平均的时间性能来分,有三类排序方法:
时间复杂度
为O(nlogn)的方法有:快速排序、堆排序和归并...
算法
时间复杂度
答:
时间复杂度
O(n^2),就代表数据量增大n倍时,耗时增大n的平方倍,这是比线性更高的时间复杂度。比如:O(
nlogn
)同理,就是n乘以logn,当数据增大256倍时,耗时增大256*8=2048倍。这个复杂度高于线性低于平方。比如:当数据增大n倍时,耗时增大logn倍(这里的log是以2为底的,比如,当数据增大256...
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