77问答网
所有问题
当前搜索:
时间复杂度O(logn)
如何判断
时间复杂度
是否
为O(logn)
答:
判断如下:1、对数
时间
的算法是非常有效的,因为每增加一个输入,其所需要的额外计算时间会变小。2、递归地将字符串砍半并且输出是这个类别函数的一个简单例子。它需要
O(log n)
的时间因为每次输出之前我们都将字符串砍半。 这意味着,如果我们想增加输出的次数,我们需要将字符串长度加倍。
什么是
复杂度
答:
复杂度为O(logn)
,logn指的是把n除以多少次2之后变为1。实际上,这个
时间复杂度
是介于O(1)~O(n)之间 复杂度示例图
二叉排序树平均的
时间复杂度
是多少?
答:
因此二叉排序树插入时间复杂度最大为O(n)。若是二叉排序树比较平衡,其时间复杂度下降,最小的
时间复杂度为O(logn)
。
while循环语句执行多少次的
时间复杂度
是
O(logn)
?
答:
根据规律发现,循环次数由log2n决定,所以
复杂度
是O(log2n)。
时间复杂度
如果是对数阶或者是指数阶,代码会是什么样子啊?是指什么样...
答:
可以得出,执行次数t = log(2)(n),即 T(n) = log(2)(n),可见
时间复杂度为 O(log
(2)(n)),即
O(log n)
。二、指数阶:long aFunc(int n) { if (n <= 1) { return 1; } else { return aFunc(n - 1) + aFunc(n - 2); }} 解释:显然运行次数,...
最近在研究算法,书上一直说
时间
是
O(logn)
,但是没有明确说logn的底是...
答:
从理论上,无论低是什么都无关紧要,因为不同底的
logn
之间只存在常数倍的关系,这与n无关,不会影响
复杂度
的大小。
在二叉排序树中插入一个结点的
时间复杂度
答:
当树中不存在关键字等zhi于给定值的结点时再进行插入。新插入的结点一定是一个新添加的叶子结点,并且是查找不成功时查找路径上访问的最后一个结点的左孩子或右结点。因此二叉排序树插入时间复杂度最大为O(n)。若是二叉排序树比较平衡,其时间复杂度下降,最小的
时间复杂度为O(logn)
。
选择题 数据结构 折半搜索与二叉排序树的
时间
性能
(
)
。
答:
采用顺序存储,利bai用这个特点,所以折半查找的效率也比顺序查找高,对于数量非常大时,非常快,
时间复杂度为O(logN)
。二叉查找树:若它的左子树不为空,则左子树上所有节点的值均小于根节点。若它的右子树不为空,则右子树上所有节点的值均小于根节点,它的左右子树都是二叉查找树。
O(1), O(n),
O(logn)
, O(nlogn) 的区别
答:
关于算法的
时间复杂度
很多都用包含
O(logN)
这样的描述,但是却没有明确说logN的底数究竟是多少。解答:算法中log级别的时间复杂度都是由于使用了分治思想,这个底数直接由分治的复杂度决定。如果采用二分法,那么就会以2为底数,三分法就会以3为底数,其他亦然。不过无论底数是什么,log级别的渐进意义是一样...
c++请问
O(
n
logn)
, O(1)分别指什么 我知道O(n)指线性
答:
O(
nlogn)同理,就是n乘以
logn
,当数据增大256倍时,耗时增大256*8=2048倍。这个复杂度高于线性低于平方。归并排序就是O(nlogn)的
时间复杂度
。O(1)就是最低的时空复杂度了,也就是耗时/耗空间与输入数据大小无关,无论输入数据增大多少倍,耗时/耗空间都不变。 哈希算法就是典型的O(1)时间复杂...
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
涓嬩竴椤
灏鹃〉
其他人还搜
时间复杂度符号
logn时间复杂度的算法
查找时间复杂度为logn
时间复杂度logn怎么算出来的
复杂度O的含义
时间复杂度中的O是什么意思
时间复杂度中log是什么意思
时间复杂度的o是什么的缩写
递归斐波那契树的时间复杂度