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数据结构中,时间复杂度O(nlog2n) O(n^1.5)哪个大
如题所述
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推荐答案 2017-03-08
肯定是O(n^1.5)大。可以代入特定的数验证一下:当n==1时,前者是0,后者是1;当n==2时,前者是2,后者约2.8;当n==4时前者是4,后者是8……
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O(n^1.5)
是什么意思?谢谢!
答:
O(n)
表示算法的主要计算次数与n成正比
,O(n^1.5)
表示与n的1.5次方成正比。《
数据结构
》里有解释。
O(n1.5)
什么意思
答:
希尔排序中提到:如果选取增量序列,则在最坏的情况下,希尔排序所需要的比较次数为O(n1.5)(即n的
1.5
次方)。在最坏的情况下,堆排序需要比较的次数为
O(nlog2n)
(以2为底的对数)。
在最坏的情况下,希尔排序法(shell sort)所需要的比较次数为
O(n1.5)
答:
分类: 教育/学业/考试 问题描述:在最坏的情况下,希尔排序法(shell sort)所需要的比较次数为 O(n1.5)还有类似的象,在最坏的情况下,堆-排序需要比较的次数为
O(nlog2n)
这其中的O代表什么啊?解析:O表示主部 用来比较数量级
(数据结构)
这个函数的
时间复杂度
怎么求?
答:
首先有一点要弄清楚,计算
时间复杂度
时,各项的系数可以去掉,只保留最高项即可。h
(n)
=
n^1.5
+ 5000nlgn 约等于 = n^1.5 +
n log
(10)n = n *
(n^
0.5 + log(10
)n)
通过比较当x趋于正无穷大时y=x^0.5和y=log(10)x在第一像限内的图像,发现前者的增长相对后者的增长来说...
...
O
'、1.345E10和35程序中前三个值作为输入
数据
获取,
答:
常见的
时间复杂度,
按数量级递增排列依次为: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)。 时间复杂度的分析计算请看书本上的例子,然后我们通过做练习加以领会和巩固。
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求
数据结构
试题…重点
答:
2.4:度量算法的时间效率
,时间复杂度
,(课本39页)。2.5:递归定义:即用一个概念本身直接或间接地定义它自己。递归定义有两个条件:至少有一条初始定义是非递归的,如1!=1. 由已知函数值逐步递推计算出未知函数值,如用(n-1)!定义n!。 第二章:线性表1.1线性表:线性表是由
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O(nlog2n)
。冒泡最坏情况下,就是反序的序列排序,例如 3 2 1排成1 2 3 这样排的话,比较次数就是n*(n-1...
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时间复杂度nlogn是On
时间复杂度为nlog2n
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时间复杂度nlogn
logn的阶乘的时间复杂度
时间复杂度logn是怎么算出来的
按照时间复杂度的增长率对函数O
log时间复杂度
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