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算法复杂度分析求加法次数
这道题答案是2n-1,为什么?到底什么是加法次数?
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第1个回答 2017-06-12
求解算法的
时间复杂度
的具体步骤是:⑴找出算法中的基本语句;算法中执行次数最多的那条语句就是基本语句,通常是最内层循环的循环体。⑵计算基本语句的执行次数的
数量级
;只需计算基本语句执行次数的数量级
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第2个回答 2021-06-26
第一次for循环执行了n次加法,第二次for循环执行n/2次加法,直到最后执行1次,所以总数为:n+n/2+n/2^3+2+1=2n-1
第3个回答 2023-02-23
是2^n-1,不要误导大家了,等比数列求和
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算法分析
中O(n)什么含义
答:
一般用大O表示
算法复杂度
只需要取
次数
最高的项,而且去掉系数就OK了,不用每次都这么算的。三重循环而且每重循环都执行n次的话直接O(n^3)就好了。
分析
计算一元多项式的
加法
、减法、乘法的时间和空间
复杂度
答:
m阶和n阶多项式的
加法
、减法,
复杂度
是O(n+m),空间复杂度也是O(n+m)。这个肯定是无悬念的 m阶和n阶多项式的乘法,朴素
算法
时间复杂度是O(n*m),空间复杂度O(n+m)。如果使用傅里叶变换来来做多项式乘法,时间复杂度可以做到O((n+m)*log(n+m)),比朴素算法低,空间复杂度仍然是O(n+m...
数据结构时间
复杂度
的计算这个怎么算?
答:
基本操作是赋值操作和循环内的
加法
操作。# 循环迭代了n次,其中n是输入数组arr的长度。# 因此,总操作
次数
为n次。# 时间
复杂度
为O(n)。这只是一个简单的示例,复杂的
算法
可能涉及更多的控制结构和嵌套循环,需要更详细的
分析
。但是,这个基本的方法可以帮助你开始计算算法的时间复杂度。
时间
复杂度
计算
答:
2.根据
算法
执行
次数
最多的操作,确定算法的时间
复杂度
。3.介绍常见的时间复杂度计算规则,如
加法
法则、乘法法则等。四、常见时间复杂度分类及
分析
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1加到100的最快方法依赖于计算技巧和
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复杂度
降低到O(n)。高斯求和公式的核心思想是将连续的正整数相加转化为等差数列求和,从而简化计算过程。通过高斯求和公式,我们可以快速计算出1到100的和。2、分布式计算...
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复杂度
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a i从0循环到n,
算法复杂度
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,算法复杂度为O(n^2)。c 要求一个k,满足2^k>=n ,算法复杂度为O(log(n))d 注意到这个函数做的事跟#c的函数恰好相反,算法复杂度相同,也是O(log(n))e 因为已算出#g每次做3(n-3)次加法,那么i从1到n,...
数据结构
算法
的时间
复杂度
答:
while(x>=(y+1)*(y+1)) ...4(两次
加法
、1次乘法、1次比较)y=y+1 ...1 时间
复杂度
= 1 + (4 + 1) x 循环
次数
循环次数是由n和y的初始值决定的,假设循环次数为N,y的初始值为y0,y的结束状态为yn,有 x < (yn + 1)*(yn + 1) ...假设y的初始值为整数,则...
求计算
算法
的
复杂度
(Python写的逻辑)
答:
(c)
算法复杂度
为O(n),因为只有while循环,尽管里面i=ix2,但是这是常数级操作 (d) 算法复杂度为O(log i),这是对数级操作,每次i除以2,所以是log(i)base(2)(e) 算法复杂度为O(n log n)(f) 算法复杂度为O(2^i),这是一个递归算法,为指数级 (g) 算法复杂度为O(n 2^n),...
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