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复杂度
概论- 算法的描述和分析(三)
答:
( )渐进时间
复杂度
评价算法时间性能 主要用算法时间复杂度的数量级(即算法的渐近时间复杂度)评价一个算法的时间性能 【例 】有两个算法A 和A 求解同一问题 时间复杂度分别是T (n)= n T (n)= n ( )当输入量n< 时 有T (n)>T (n) 后者花费的时间较少 ( )随着问题规模n的增大 两个...
算法的时间
复杂度
与空间复杂度成反比
答:
它们分别衡量了算法的时间和空间效率,但并不直接相互影响。时间
复杂度
主要关注算法运行所需的时间,用O表示。空间复杂度则关注算法运行所需的存储空间,也用O表示。有时,为了降低算法的时间复杂度,可能需要增加额外的存储空间,这可能导致空间复杂度增加。例如,某些排序算法(如归并排序)为了避免重复比较...
直接插入排序是稳定的,它的时间
复杂度
为___,空间复杂度为___
答:
直接插入排序是稳定的,它的时间
复杂度
为__O(n^2)__,空间复杂度为__O(1)_(指在原数据以外的辅助空间)_
如果一个算法的时间
复杂度
可表示为:T(n)=T([n/2])+1,请问它的复杂度是...
答:
T(n) = T(n/2) + 1 = T(n/2^2) + 2 = T(n/2^3) + 3 = ...= T(n/2^(log2(n))) + log2(n)故
复杂度
是Log2(n)
数据结构 n和2n的时间
复杂度
为什么一样,函数图明显有差异呀?
答:
当n趋向于无穷大或者0时,他们是相同的。这是个极限问题。
为什么当输入序列已经呈现有序状态时,快速排序的时间
复杂度
为O(n2)?
答:
是C语言的特性,所以说当你说的序列时候桂城写。呈现快速排序方法。
动态规划算法的时间和空间
复杂度
是多少
答:
动态规划算法一般是n步叠代计算局部最优解,每一步叠代需要计算m个子项,那么时间
复杂度
就是O(m*n)。如果只保存一步叠代的结果,空间复杂度就是O(m);如果需要保存k步叠代结果,空间复杂度就是O(m*k)。
这三个算法的时间
复杂度
是多少?
答:
难度百分之百
时间
复杂度
怎么计算?
答:
1. 一般情况下,算法的基本操作重复执行的次数是模块n的某一个函数f(n),因此,算法的时间
复杂度
记做:T(n)=O(f(n))\x0d\x0a 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。\x0d\x0a 2....
求教时间
复杂度
的计算: O(1)+O(2)+...+O(N-1)+O(N)=? O(1)+...+O...
答:
算法
复杂度
,其实很好算的:)首先因为它这里的N代表无穷大,所以这里要用N的最大项去计算 然后别的数值相对于N来说,常数是忽略不计的 另外相关的可以进行归纳函数的,要写成对应的函数 你这里就是一个等差求和公式,和一个等比求和公式,但是为什么最后是O(1)?然后写成函数后,就保留最大项,同时...
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