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nlogn时间复杂度
算法
时间复杂度
o(1)和o(2)的区别???
答:
O后面的括号中有一个函数,指明某个算法的耗时/耗空间与数据增长量之间的关系。其中的
n
代表输入数据的量。
时间复杂度
为O(n),就代表数据量增大几倍,耗时也增大几倍。比如常见的遍历算法。所以O(2)相比于O(1)数据量会更多,同时需要执行的时间会更多。一般情况下,算法中基本操作重复执行的次数是...
在excel中如何在数据中找出最大或最小的10个数?
答:
类似的方法,先构建一棵有n个叶子节点的败者树,胜出者w是n个中最小的那一个。从N中读入一个新的数m后,和w比较,如果比w小,直接丢弃,否则用m替换w所在的叶子节点的值,然后维护该败者树。依次执行,直到遍历完N,败者树中保留的n个数就是N中最大的n个数。
时间复杂度
也是O(
Nlogn
) 类快速排序方法: 快速排序...
nlogn
求和是啥
答:
logn=lgn=log以10为底n的对数nlogn=nlgn=n倍log以10为底n的对数 n^2(表示n的平方)4*n^2 10n 3n 1.5n 2
nlogn logn
n^(2/3) 2^(n/2) 一般排序用的是log2n,但是从数学上而言,只需要使用换底公式不就可以了,无论以哪个常量为底相差的只是一个相乘的系数,
时间复杂度
的结果被忽略掉...
分治法能真正提高算法效率么
答:
楼主可以去对比一下冒泡排序和快速排序(平均性能),这是比较典型的用分治法把
复杂度
从n^2降低到
nlogn
的例子。。。本来是n*n的复杂度,分治后,一共有logn层(想象一下树的结构,子节点数n的二叉树有几层?),每一层内的复杂度还是n,这样总复杂度就变成了nlogn。大致思路如此。
多项式除多项式
答:
7.多项式除法的复杂度 多项式除法的
时间复杂度
取决于多项式的次数和系数的运算复杂度。长除法的时间复杂度为O((n-m1)*m),其中n是被除多项式的次数,m是除数的次数。合并除法的时间复杂度为O(
nlogn
),其中n是被除多项式的次数。8.多项式除法的注意事项 在进行多项式除法时,需要注意处理特殊情况,如...
快速选择算法(Quick Selection)
答:
也正因如此,快速选择算法将平均
时间复杂度
从O(
nlogn
)降到O(n),而最坏情况下时间复杂度为O(n^2)。快速选择算法要点在于划分算法和选择需要递归的子数组。下面对划分算法进行图解示例 在数组[3,2,1,5,6,4]中寻找第2大的元素(以第一次划分为例)上述即使是划分算法的过程。当划分完毕后若...
常规的排序算法的共同点是什么?
答:
一般而言,好的性能是O(
nlogn
),且坏的性能是O(n^2)。对于一个排序理想的性能是O(n)。而仅使用一个抽象关键比较运算的排序算法总平均上总是至少需要O(nlogn)。(b)存储器使用量(空间
复杂度
)(以及其他电脑资源的使用)(c)稳定度:稳定的排序算法会依照相等的关键(换言之就是值)维持纪录的...
O(log(
n
))的
复杂度
是多少?
答:
根据大O定义易知,O(1) = O(2)。用O(1)和O(2)表示同一个函数时,差别仅在于常数因子c而已。两个都是
时间复杂度
为常量。复杂度是用来表达算法的复杂程度跟算法输入的规模
N
的关系。如果不管N是多大,算法的复杂程度都固定是1或者2(比如1条指令,2个循环),那么在“复杂度”这个概念上,...
什么时候
用归并排序,什么时候用快速排序
答:
内存空间不足的时候使用归并排序,能够使用并行计算的时候使用归并排序。对
时间复杂度
O(
nlogn
)依然不满意的情况下使用快速排序。
一个算法的
时间复杂度
为(9n2+2
nlog n
+2)/(5n),其数量级表示为...
答:
一个算法的
时间复杂度
为(9n2+2
nlog n
+2)/(5n),其数量级表示为(D.O(n))。
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