我对big-o还很陌生,我想弄清楚这一小段代码的大o运行时间是多少。我知道通常情况下,如果有,但是整个数组的事情会改变什么吗?我很困惑,所以任何一点的输入都是很好的。提前感谢!
public apple(int n)
{
int n = 0;
int apple = 0;
a = apple + n;
}
下面算法的时间复杂度是O(log(n)),但我只是好奇for循环的时间复杂度是多少?
func TwoNumberSum(array[] int, target int)[] int {
sort.Ints(array)
left, right: = 0, len(array) - 1
for left < right && left >= 0 && right < len(array) {
if array[left] + array[right] == target {
ret
我的算法如下所示。它对服务器进行远程调用,并获取结果、处理结果,然后再次将远程调用发送到系统。你能告诉我这个算法的时间和空间复杂度是多少吗?
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ϕ := getInfoFromConceptNet(keyword) // makes remote call
e := expandConcepts(ϕ)
expConcepts := {} // adds to an array
for each ec in e // first loop
expConcepts.add(ec) // adds to array
α= expandConce
检查给定输入是否为回文的以下代码的时间复杂度是多少?
public boolean isPalindromeRecursion(String input, int first, int last) {
if (input.charAt(first) != input.charAt(last)) {
return false;
} else if (first >= last) {
return true;
}
return isPalindromeRecursion(input, first + 1, last - 1);
Python中的xrange()、random.randint(1,100)和sort()函数的时间和空间复杂度是多少?
import random
a = [random.randint(1,100) for i in xrange(1000000)]
print a
a.sort()
print a
这个算法的BigO时间是多少?
Input: Array A sorting n>=1 integers
Output: The sum of the elements at even cells in A
s=A[0]
for i=2 to n-1 by increments of 2
{
s=s+A[i]
}
return s
我认为这个方程的函数是F(N)=n* bigO (n/2),但如何将其转换为ceiling
假设我有以下函数
def test(arr):
for i in range(10000):
for j in range(10000):
print("hello world")
for num in arr:
print(num)
总体时间复杂度是多少?我想我对嵌套的for循环更感困惑。它们是O(10,000^2)还是O(1),因为它们不依赖于输入arr大小。
我正在尝试设计一种算法来查找数组中两个相同元素的索引。输入是一个数组,输出是两个索引i&j,使得arrayi=arrayj。时间复杂度必须为O(nlogn)。
这是我尝试过的
let i=0 to size_of_array{
let j=i+1 to size_of_array{
if array[j]=array[i]{
print(i, j)
}
}
}
嵌套循环是O(n^2),但如果我尝试这样设计。时间复杂度是多少?
N是数组的大小,我的实现将运行O(n(n-1)+(n-2)+(n-3)....+1)次。它
我有一个字符串数组String strs[] = {"flower", "flow", "flight"};。 我想从数组中找到最小和最大的字典化字符串。这是我所做的: String first = strs[0], last = strs[0];
for (String str : strs) {
if (str.compareTo(first) < 0)
first = str;
if (str.compareTo(last) > 0)
last = str;
}
System
考虑到A是k数组的数组。每个内部数组都进行排序,并包含m个元素。
给出了合并A中K排序数组的算法:
// A is array of sorted arrays
K-arrays-merge(A)
1. if A.length == 1
2. return first element of A
3. half = length[A] / 2
4. firstHalfArray = new array[half][m];
5. secondHalfArray = new array[half][m];
6. for (i = 0; i < half; i++)