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时间复杂度为nlog2n
一个算法的
时间复杂度为
(n3+n2
log2n
+14n)/n2,其数量级表示为...
答:
结果为:O(n)解题过程如下:因为
时间复杂度是
计算n趋于无穷大时候的无穷大量的最大阶次 结果第一项
是n
,第2项是
log2n
,第3项是1/n,当n趋于无穷大时,第二项比第一项小,第3项为0 所以(n3+n2log2n+14n)/n2,其数量级表示为O(n)...
算法的空间复杂度和
时间复杂度
的关系
答:
在各种不同算法中,若算法中语句执行次数为一个常数,则
时间复杂度为
O(1),另外,在时间频度不相同时,时间复杂度有可能相同,如T(n)=n2+3n+4与T(n)=4
n2
+2n+1它们的频度不同,但时间复杂度相同,都为O(n2)。 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...
为什么该循环的
时间复杂度为
O(
log
{
2
}
n
):int i = 1; while(i <= n...
答:
因为从判断语句上看i从1循环到n,但是循环体中每次循环i都乘以2,所以实际上循环体只执行了
log2n
次(这是个简单的数学运算吧!),而判断时间复杂度一般都是看循环体的实际有效执行语句的次数,所以该循环的
时间复杂度是
O(log2n)。
一个算法的
时间复杂度为
(n3+n2
log2n
+14n)/n2,其数量级表示为...
答:
时间复杂度为
o(n)原式=n+
log2n
+14 n比log2n,14都高阶,所以只用考虑n,即o(n)
顺序查找的
时间复杂度
答:
1、顺序查找:(1)最好情况:要查找的第一个就是。
时间复杂度为
:O(1)(2)最坏情况:最后一个是要查找的元素。时间复杂度未:O(n)(3)平均情况下就是:(n+1)/2。所以总的来说时间复杂度为:O(n)2、二分查找:O(
log2n
)->log以2为底n的对数 解释:2^t = n; t = log(2)n...
如何计算
时间复杂度
答:
O(n)2.3.a=0;b=1; ① for (i=1;i<=n;i++) ② { s=a+b;③ b=a; ④ a=s; ⑤ } 解: 语句1的频度:2,语句2的频度: n,语句3的频度: n-1,语句4的频度:n-1,语句5的频度:n-1,T(n)=2+n+3(n-1)=4n-1=O(n).O(
log2n
)2.4.i=1; ① while (i...
我们都知道对数阶地算法由2^x=n 得到x=
log2n
,如果对数阶如果3^x=n...
答:
这样
一个算法的
时间复杂度为
(n3+n2
log2n
+14n)/n2,其数量级表示为...
答:
-1);当n足够大时,即n→+∞有:n>log2n,14n^(-1)=0;因为
时间复杂度
数量级是计算n趋于无穷大时的最大无穷大量的最大阶次;因此,对于n+log2n+14n^(-1),n为最大的无穷大量,数量级表示为O(n);即:(n^3+n^
2log2n
+14n)/n^2的数量级表示为O(n)。
一个算法的
时间复杂度为
(
2n
3+3n+7)/n ,其数量级表示为
答:
计算机资源最重要的是时间和空间(即寄存器)资源,因此复杂度分为时间和空间复杂度。
时间复杂度
的分类及应用:1、分类: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),...
...
时间复杂度
的写法,譬如
logn
,这个对数函数的底数
是
多少啊
答:
不过无论底数是什么,log级别的渐进意义是一样的。也就是说该算法的
时间复杂度
的增长与处理数据多少的增长的关系是一样的。假设有底数为2和3的两个对数函数,如下图。当X取N(数据规模)时,求所对应的时间复杂度得比值,即对数函数对应的y值,用来衡量对数底数对时间复杂度的影响。比值
为log2 N
...
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