在計算機(jī)科學(xué)中,時間復(fù)雜性,又稱時間復(fù)雜度,算法的時間復(fù)雜度是一個函數(shù),它定性描述該算法的運(yùn)行時間。這是一個代表算法輸入值的字符串的長度的函數(shù)。時間復(fù)雜度常用大O符號表述,不包括這個函數(shù)的低階項(xiàng)和首項(xiàng)系數(shù)。
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數(shù)組下標(biāo)從1開始,到n結(jié)束。i=1 從數(shù)組的第i個元素開始到第n個元素,尋找最小的元素。將上一步找到的最小元素和第i位元素交換。如果i=n-1算法結(jié)束,否則回到第3步 選擇排序的平均時間復(fù)雜度也是O(n^2)的。
m){ m += n; } 這段代碼的操作執(zhí)行次數(shù)是n*m 如果n和m之間有函數(shù)關(guān)系,如 n = 2m?;静僮鞔螖?shù)就是2m^2,時間復(fù)雜度中只取最高次冪項(xiàng)且忽略系數(shù),所以時間復(fù)雜度為:O(m^2) 當(dāng)然也可以西城O(n^2)。
printf(%d%c,a,c)算是一條語句。strcmp(svyd,svyy)這個是一條基本計算 時間復(fù)雜度通常不這么看。如果是一個for循環(huán),比如 for(i = 0; i n; i++){ printf(\n);} 這樣算是o(n),是個線性的。
次數(shù)超過4的多項(xiàng)式?jīng)]有平凡解,所以被成為大O的N次方問題,這樣的問題總是需要那么多時間才能完成計算,這就是時間的復(fù)雜度。任何數(shù)據(jù)的壓縮都有極限,越是隨機(jī)的數(shù)據(jù),越不能找到良好的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),這就是空間的復(fù)雜性。
j(1)就是i等于1的時候算的值,依次類推j(n)就是當(dāng)i=n的時候 這個公式的意思就是累加和,也就是j(1)+j(2)+。。+j(n) ,而每一個j都要經(jīng)過一個i的值進(jìn)行一次運(yùn)算。
假設(shè)第k次循環(huán)是最后一次循環(huán),則進(jìn)入后i=3^k,同時有3^k等于n,所以k=log3(n),時間復(fù)雜度為O(log3(n))(即以3為底,n的對數(shù))。
根據(jù)規(guī)律發(fā)現(xiàn),循環(huán)次數(shù)由log2n決定,所以復(fù)雜度是O(log2n)。
總體時間復(fù)雜度為AN*N+B*N+C=O(N*N)=O(N^2)請采納。
C. 確定性、有窮性和穩(wěn)定性 D. 易讀性、穩(wěn)定性和安全性 填空題 1.下面程序段的時間復(fù)雜度是___O(n*m)___。
m*n for(j=0;j<m;j++) A[i][j]=0;執(zhí)行了n次 則A[i][j]=0執(zhí)行了m*n次。
i=1,只是賦初值,只賦值一次的。若n=100; i=1; while(i=n) i=i*3;則循環(huán)退出后,i 的值是 243;i 的值的變化過程為:3,9,27,81,243。
記作T(n)=O(f(n)),稱O(f(n)) 為算法的漸進(jìn)時間復(fù)雜度,簡稱時間復(fù)雜度。
在計算機(jī)科學(xué)中,時間復(fù)雜性,又稱時間復(fù)雜度,算法的時間復(fù)雜度是一個函數(shù),它定性描述該算法的運(yùn)行時間。這是一個代表算法輸入值的字符串的長度的函數(shù)。時間復(fù)雜度常用大O符號表述,不包括這個函數(shù)的低階項(xiàng)和首項(xiàng)系數(shù)。
把那些基本的時間復(fù)雜度記住,然后遇到循環(huán)就相乘,遇到順序結(jié)構(gòu)就相加,而一般高階的復(fù)雜度可以吞并低階的。比如說,二分法的復(fù)雜度是和log(n)同階,如果再出現(xiàn)在對n個數(shù)的遍歷的循環(huán)中,復(fù)雜度就是和n*log(n)同階。
時間復(fù)雜度應(yīng)該是O(n)吧,因?yàn)槊總€迷宮上的位置最多入棧一次??臻g復(fù)雜度應(yīng)該也一樣吧。
這個公式的意思就是累加和,也就是j(1)+j(2)+。。+j(n) ,而每一個j都要經(jīng)過一個i的值進(jìn)行一次運(yùn)算。