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复杂度O
〔算法〕排序的最低时间
复杂度
为什么是O(nlogn)
答:
这个首先要明确一点,只用到比较的排序算法最低时间
复杂度
是
O
(nlogn),而像桶排这样的只需要O(R)(R为桶的大小)为了证明只用到比较的排序算法最低时间复杂度是O(nlogn),首先要引入决策树。首先决策树是一颗二叉树,每个节点表示元素之间一组可能的排序,它予以京进行的比较相一致,比较的结果是树的...
...访问结点和增加、删除结点的时间
复杂度
为?答案是O(1)和O(n)。为 ...
答:
顺序存储可以实现“随机存取”,因此访问结点的时间
复杂度
为
O
(1),而插入、删除结点由于涉及到大量移动元素,故其时间复杂度为O(n)。用存储结点的物理位置来体现结点之间的逻辑关系的存储方法。在高级语言中,一块连续的存储空间通常可用一个数组来表示。因此,顺序存储通常用一个数据元素类型的数组来存储...
latex 如何打出表示
复杂度
的大O
答:
直接用大写的
O
就可以,很多教材包括Wiki上对Big O notation的介绍都是直接大写的O。或者用这种符号:\mathcal{O}效果如下:
O(n)表示什么?
答:
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^n)。
...将顺序表中的所有元素逆置,要求算法空间
复杂度
为
O
(1)。
答:
设计一个高效算法,将顺序表中的所有元素逆置,要求算法空间
复杂度
为
O
(1)扫描顺序表L的前半部分元素L.data[i] (0<=i<L.length/2),将其与后半部分的对应元素L.data[L.length-1-i]进行交换即可。顺序表的存储只要确定了起始位置,表中任一元素的地址都通过下列公式得到:LOC(ai)=LOC(a1)...
...从头开始遍历,访问后继节点的时间
复杂度
为
o
(1),访问前驱节点的时间...
答:
访问后继结点只要一次间接寻址p = p->next,该步骤没有循环,时间
复杂度
是
O
(1)访问前驱节点需要从头结点开始根据链表顺序一个一个访问。该步骤有一重循环,基本运算次数与问题规模n的增长呈线性增大关系,所以时间复杂度是O(n)。如果是双向链表p = p->prior就能访问前驱节点。
查找和删除顺序表中任一元素的时间
复杂度
分别是什么?
答:
因此时间
复杂度
为
O
(n)。采用顺序表和单链表存储长度为n的线性序列,根据序号查找元素,其时间复杂度分别为O(1)、O(n),顺序表存储位置是相邻连续的,可以随即访问的一种数据结构,一个顺序表在使用前必须指定起长度,一旦分配内存,则在使用中不可以动态地更改。
时间
复杂度O
(N)和O(N LOG N)哪个快
答:
当n<=2时,两者相等;当n>3时,LOG N>1,所以N LOG N>N*1,即N LOG N>N;当N变得很大时,
O
(N LOG N)比O(N)会大很多
O(n)是什么意思?
答:
为此,我们引入时间
复杂度
概念。一般情况下,算法中基本操作重复执行的次数是问题规模n的某个函数,用T(n)表示,若有某个辅助函数f(n),使得当n趋近于无穷大时,T(n)/f(n)的极限值为不等于零的常数,则称f(n)是T(n)的同数量级函数。记作T(n)=O(f(n)),称O(f(n)) 为算法的渐进时间...
时间
复杂度
是
O
(n^2)是什么意思?
答:
这个意思是说一个算法时间的消耗是和其计算步数成平方增长的。n^2就是n的平方,在一般的输入框里面没法打出上标,才这么写的。如果某算法,算十步的时间是100秒,而其时间
复杂度
是
O
(n^2)的话,那么算11步的时间大概就是121秒 我的解释比较粗俗,这个里面的回答很专业,但是如果没有相应基础,不是...
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