为下面的示例计算大"O“
大 O 表示算法的时间复杂度，用来衡量算法的执行效率和资源消耗。它描述了算法在最坏情况下的运行时间与输入规模的关系。
示例计算大 O 的步骤如下：
- 首先，观察算法的代码，确定算法中的循环和递归结构。
- 对于每个循环和递归结构，计算其执行次数的上界。
- 将每个结构的执行次数上界相加，得到算法的总执行次数的上界。
- 根据总执行次数的上界，确定算法的时间复杂度。
下面以一个示例代码为例，计算其大 O：
def example(n):
for i in range(n):
print(i)
for j in range(n):
for k in range(n):
print(j, k)- 算法中有两个循环结构，第一个循环执行了 n 次，第二个循环执行了 n^2 次。
- 第一个循环的执行次数上界为 n，第二个循环的执行次数上界为 n^2。
- 总执行次数的上界为 n + n^2。
- 根据总执行次数的上界，可以确定算法的时间复杂度为 O(n^2)。
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1回答
假设我有一个以下代码示例： int number; for(int j = 0; j < B; j++) number = rand();
}while(number > 100); 我想知道这个例子的大"O“。外部循环是O(A * B)，但我不确定如何看待do-while循环，它是大"O“。在
浏览 10提问于2020-09-17得票数 0
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函数的渐近分析
、、
如何理解这类问题，我知道大-O，大欧米加和大θ，但你能用这个例子来解释吗？
PS: 1.大-o-它定义了算法的上界，或者用外行术语，我们可以说，在计算最坏的情况下，我们使用大-哦。DEFN: f(n)<= cg(n)，其中c为常数，大于0。例如:对于某些算法，如果它的最坏情况是O(n)，那么O(n^2)也会是它的上界，但是我们只对最紧的上bound.Right感兴趣
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对于i=1到m{ x(i) =0；对于j=1到n{ x(i) = x(i) + A(i，j) * b(j) }}
其中A为mxn，b为nx1。最后，我得到了大O、大O(mn^2)、大Omega(1)和Theta(mn^2)。
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计算函数的大O。如何计算这个函数中的大O符号？示例：{ for(int i = 0; s < n; i++) s += i;
for(var j =
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与大O符号混淆
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我需要使用大O符号计算下列方程的计算复杂性：在这里，m是访问点的总数(可能是从复杂性的角度来看的迭代次数，i是单独的访问点)。我从博客上学到了Big符号。此外，我在发现了一个类似的问题。在上面的方程中，d是用4个运算(乘、减、除和幂)计算的距离。从上面的方程中可以看出，w是用两个运算(幂和除法)计算的。xw和yw分别由两个运算(乘法和除法)计算。因此，我计算出了上述算法的大O</
浏览 0提问于2018-05-18得票数 0
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如何使用数学或大O表示法计算数据代数中使用的代数操作的时间复杂度。我将用书中的例子来解释我的问题。考虑一下书中给出的例子。B
在上面的例子中，我想计算转置和合成操作的时间复杂度。下面是一个真实的例子，假设我们想要计算下面使用的操作的时间复杂度。你能描述一下我们如何计算上面例子中的时间复杂度吗？最好是在大O区？
谢谢
浏览 0提问于2015-10-06得票数 0
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我有一个下表，我想数一下会议前发生的t_id数(task_type=“Meeting”)和会后发生的t_id数(task_type=“Meeting”)。在输出中，我正在查找两列“会议前”和“会后”，.Before会议将在“会议”之前计算t_id，“会后”将在Meeting之后计数t_id，这将对每个o_id进行重置。在下面的例子中，O_id="1011“任务发生在会议前为5，会议后为2为O_id="1022”任务发生在会议前为2，会议后为3。
我需
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{ { } return total;
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我目前正在做一些关于大O复杂度和计算算法复杂性的工作。 self.items.pop(index) index += 1
实际的挑战是重写这个函数，使之具有O(我的问题是，据我所想，赋值语句和if语句的复杂度为O(1)，而while循环的复杂度为(n)，在最坏的情况下</
浏览 0提问于2019-04-14得票数 0
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在这里，最外层循环的大O是O(n-1)，中间循环是O(n!)。我无法计算最里面的循环的大<
浏览 1提问于2013-09-10得票数 2
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for-loop c=a+b; }
c=a+b -> O(4n) //递增n次，但语句本身有四个操作，
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、、、、
我是Big-O分析的新手，所以我需要一些帮助！for(i=1; i<=n; i++)
doIT(...)我觉得在这种情况下大O运行时应该是O(n^2)，因为循环本身是O(n)。这是正确的吗？
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let total = 4 * num}
现在，我们不会说这个函数的大O值
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有人能解释一下为什么这是O(n log n)而不是O(n^2)吗？我的想法是，if语句是n times，else是log n，所以在这两种情况中，最坏的情况是O(n)，所以将它与外部循环O(n)相乘，使之成为O(n^2)，但显然是O(n log n)，我不知道怎么做。
浏览 7提问于2022-09-28得票数 2
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我开始学习复杂度分析，我无法计算出算法这一部分的总体大O复杂度，该如何计算呢？Code Fragment Time Complexity2 - while C <= LO(L)我的问题是每一次迭代都会增加C
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下面问题的复杂度是O(n)。它不应该是O(n^2)吗？这是因为外部循环是O(n)，内部循环也是O(n)，因此n*n = O(n^2)？ for (int j = 0; j < n; j++) { }}
下面问题的复杂度是O(有人能详细解释一下吗？
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关于计算时间复杂度(Big表示法)，我有一个非常普遍的问题。当人们说QuickSort最糟糕的时间复杂度是O(n^2) (每次选择数组的第一个元素作为支点，并且数组是反向排序的)时，它们为得到O(n^2)而做的操作是什么？人们是否计算if/else语句所作的比较？还是他们只计算了掉期的总数量？一般情况下，您如何知道计算大O符号的“步骤”。
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