我需要推导出这个验证程序的big-O表示法。它的工作是接受这种类型的产品条目:‘夹克,8,12,18,16,6’,验证它,排序大小,按字母顺序将条目排序到一个列表中,并在每个条目之后打印新的列表。
Big-O表示法基于最坏的情况,即程序对特定输入执行时间最长的情况。以“parseData”方法为例,最坏的情况是输入完全有效,因此不会传递任何异常并执行所有方法。产品名称为15个字符,输入5个大小。在此场景中,此方法和下面的其他较小的验证方法将始终花费相同的时间来执行此最坏情况事件。这给了他们O(1)的复杂性,如评论所示。
主要有:-验证- O(n) -排序- O(nlogn) -打印- O(n^2)
这会归结为O(n^2)吗?还是取决于考虑的条目数量?
发布于 2013-01-20 21:16:32
对于渐近分析,它将归结为O(n^2),因为它比O(n logn)和O(n)增长得更快。但请注意,这只是一个渐近的上限,这意味着它可能不是真的很紧,也正如你所说的,它是最坏的情况,而不是平均或预期的情况。
https://stackoverflow.com/questions/14424827
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