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算法复杂度计算公式
算法
的时间
复杂度计算
问题
答:
第一题:int i=1,k=100这条语句算法步数是2步,执行频率是1;循环中,k=k+1;这条语句每次算法步数是1;执行频率是n/2-1;i+=2这条语句每次算法步数是1;执行频率是n/2-1;所以
算法复杂度
为1*(n/2-1)+1*(n/2-1)+2=n=o(n);
请问递归
算法
的时间
复杂度
如何
计算
呢?
答:
递归
算法
的时间
复杂度
在算法中,当一个算法中包含递归调用时,其时间复杂度的分析会转化为一个递归方程求解,常用以下四种方法:1.代入法(Substitution Method) 代入法的基本步骤是先推测递归方程的显式解,然后用数学归纳法来验证该解是否合理。2.迭代法(Iteration Method) 迭代法的基本步骤是迭代地...
算法
:时间
复杂度
的
计算
答:
2[2T(N/2^2)+cN/2]+cN=4T(N/2^2)+2cN 而T(N/2^2)=2T(N/2^4)+cN/2^2]代入上式 然后一直迭代下去 就可得到 2^kT(1)+ckN 由N/2^k=1可知,2^k=N。带入上面式子可得 NT(1)+cNlogN
一个
算法
的时间
复杂度
为(2n3+3n+7)/n ,其数量级表示为
答:
时间复杂度常用大O符号表述,不包括这个函数的低阶项和首项系数。使用这种方式时,时间复杂度可被称为是渐近的,它考察当输入值大小趋近无穷时的情况。
算法复杂度
:算法复杂度分为时间复杂度和空间复杂度。其作用是时间复杂度是指执行算法所需要的
计算
工作量;而空间复杂度是指执行这个算法所需要的内存...
一般来说,
计算
机
算法
的时间
复杂度
可以怎么计算?
答:
1、时间
复杂度
算法
的时间复杂度是指执行算法所需要的
计算
工作量。一般来说,计算机算法是问题规模n 的函数f(n),算法的时间复杂度也因此记做。2、空间复杂度 算法的空间复杂度是指算法需要消耗的内存空间。其计算和表示方法与时间复杂度类似,一般都用复杂度的渐近性来表示。同时间复杂度相比,空间...
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...
如何
计算
一个
算法
的时间
复杂度
?
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和...
算法
时间
复杂度
有几种
答:
算法
时间
复杂度
有3种:1、常数阶O(1),对数阶O(log2n)(以2为底n的对数,下同),线性阶O(n),2、线性对数阶O(nlog2n),平方阶O(n^2),立方阶O(n^3),...,3、k次方阶O(n^k),指数阶O(2^n)。随着问题规模n的不断增大,上述时间复杂度不断增大,算法的执行效率越低。
如果一个
算法
的时间
复杂度
可表示成下面的
公式
,试
计算
其复杂度. (2)T...
答:
先考虑简化的情形 T(2n)=2T(n)+1 => T(2n)+1 = 2(T(n)+1)这样当n=2^k时就转化到等比数列 T(2^k)+1=C*2^k,即T(n)=Cn-1,C是一个正常数 然后用归纳法证明不仅是2的幂,对一般的n上述结论也成立 如果只需要大O记号的话T(n)=O(n)当然,对于很多
算法复杂度
分析,没必要...
算法
的时间
复杂度
答:
基本操作是 x++ 内循环 for(k=1;k<=j;k++)x++;共 j 次 ∑k ...(k=1~j)中循环 for(j=1;j<=i;j++) ∑∑j ...(,j=1~i)for(k=1;k<=j;k++)x++; ∑k ...(k=1~j)外循环 for(i=1;i<=n;i++) ∑∑∑k ...(k=1~j,j=1~i,i=1~n)for(j...
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