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基本复杂度
程序中的时间
复杂度
是怎么计算的?
答:
分析:随着模块n的增大,算法执行的时间的增长率和f(n)的增长率成正比,所以f(n)越小,算法的时间
复杂度
越低,算法的效率越高。2. 在计算时间复杂度的时候,先找出算法的
基本
操作,然后根据相应的各语句确定它的执行次数,再找出T(n)的同数量级(它的同数量级有以下:1,Log2n ,n ,n...
快速排序平均时间
复杂度
是多少?
答:
快速排序的平均时间
复杂度
和最坏时间复杂度分别是O(nlgn)、O(n^2)。当排序已经成为
基本
有序状态时,快速排序退化为O(n^2),一般情况下,排序为指数复杂度。快速排序最差情况递归调用栈高度O(n),平均情况递归调用栈高度O(logn),而不管哪种情况栈的每一层处理时间都是O(n),所以,平均情况(...
时间
复杂度
的计算
答:
求解算法的时间
复杂度
的具体步骤是: 1、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。 2、计算基本语句的执行次数的数量级:(1)只需计算基本语句执行次数的数量级,这就意味着只要保证基本语句执行次数的函数中的最高次幂正确即可,可以忽略所有低次幂...
算法时间
复杂度
o(1)和o(2)的区别???
答:
O后面的括号中有一个函数,指明某个算法的耗时/耗空间与数据增长量之间的关系。其中的n代表输入数据的量。时间
复杂度
为O(n),就代表数据量增大几倍,耗时也增大几倍。比如常见的遍历算法。所以O(2)相比于O(1)数据量会更多,同时需要执行的时间会更多。一般情况下,算法中
基本
操作重复执行的次数是...
C语言中空间
复杂度
O(1)是什么意思啊!
答:
O(1)是最低的时空
复杂度
,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)时间复杂度,无论数据规模多大,都可以在一次计算后找到目标(不考虑冲突的话)。O后面的括号中有一个函数,指明某个算法的耗时/耗空间与数据增长量之间的关系...
快速排序的最坏平均时间
复杂度
和最坏时间是多少?
答:
快速排序的平均时间
复杂度
和最坏时间复杂度分别是O(nlgn)、O(n^2)。当排序已经成为
基本
有序状态时,快速排序退化为O(n^2),一般情况下,排序为指数复杂度。快速排序最差情况递归调用栈高度O(n),平均情况递归调用栈高度O(logn),而不管哪种情况栈的每一层处理时间都是O(n),所以,平均情况(...
如何计算时间
复杂度
答:
分析:随着模块n的增大,算法执行的时间的增长率和f(n)的增长率成正比,所以f(n)越小,算法的时间
复杂度
越低,算法的效率越高。2. 在计算时间复杂度的时候,先找出算法的
基本
操作,然后根据相应的各语句确定它的执行次数,再找出T(n)的同数量级(它的同数量级有以下:1,Log2n ,n ,n...
C++中的时间
复杂度
O(1)与O(n)有什么区别
答:
C++中的时间
复杂度
O(1)与O(n)的主要区别在于:1、时间复杂度O(1)是常数阶,其
基本
操作重复执行的次数是一个固定的常数,执行次数不存在变化;2、而时间复杂度O(n)是线性阶,其基本操作重复执行的次数是与模块n成线性相关的,其值会随着模块n的变化而变化,当模块n的规模确定为定值后,其...
递归的空间
复杂度
答:
时间
复杂度
:一个算法花费的时间与算法中语句的执行次数成正比例,哪个算法中语句执行次数多,它花费时间就多。一个算法中的语句执行次数称为语句频度或时间频度。记为T(n)。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...
算法的时间
复杂度
一般与算法的空间复杂度成正比
答:
这个,这说法首先是不对的,空间
复杂度
和时间复杂度是评判一个算法好坏的一个重要的方面,但是
基本
上我们学的时候是以时间复杂度为主的,两个没有绝对的关系的,不成正比。
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