function test_parfor
N = 1e8;
sum_all = 0; % sum all numbers
sum_odd = 0; % sum odd numbers
sum_even = 0; % sum even numbers
tic;
parfor i = 1 : N
sum_all = sum_all + i; % sum all numbers
if mod(i,2)
sum_odd = sum_odd + i; % sum odd numbers
else
sum_even = sum_even + i; % sum even
我遇到了一个奇怪的问题,一直阻碍着我继续我的计划。下面,我编写了一个wrote语句,它循环遍历一个代码块,直到变量scount不再大于0。
scount = 42 # this is a sample data only
half = scount / 2
while scount > 0:
if half > 0:
scount -= half
half -= half
else:
scount = 0
在第一个循环中,程序将看到变量half大于0。然后,half将scount减半,并将自身设置为0。在第二
我在思考如何正确计算这个函数的时间复杂度:
def foo(lst):
jump = 1
total = 0
while jump < len(lst):
for i in range(0, len(lst), jump):
total += i
jump = jump * 2
return total
我假设它是O(n),其中n是列表的长度。
我们的while循环是O(n),for循环也是O(n),这意味着我们得到了2*O(n),它等于O(n)。
我说的对吗?
我在编码方面是个新手,在寻找简单for循环的时间复杂度方面遇到了问题。
for (int i=0;i<n;i++)
我在一些网站上看到,上面的时间复杂度是2n +2,据我所了解。
1 for assignment i=0
n+1 for comparision of i<n
但是在i++ n times for i++的情况下,因为循环将在某些站点中迭代n次。
so total time complexity `= 1+(n+1)*2 +n`
但我的问题是i++ =i+1 (这是一种自动操作和赋值),即需要2次操作,这意味着n*2次总运算,所以总时间复杂度=
def f1(n):
for i in range(n):
k = aux1(n - i)
while k > 0:
print(i*k)
k //= 2
def aux1(m):
jj = 0
for j in range(m):
jj += j
return m
我正在试图计算函数f1的时间复杂度,但它并不适用于我。
如果对我的工作有任何反馈意见,我将不胜感激。
我正在做的事情:我首先尝试替代i=1并尝试进行迭代,因此函数用m=n-1调用aux,aux1迭代n-1时间并返回m = n-1,
我正在计算算法的时间复杂度,我假设下面这两种代码的时间复杂度都是O(n^2),但是我的书中说第一种代码是O(n^2),第二种代码是O(n)。我不明白为什么。两者都在使用min/max,那么有什么区别呢?代码1:
def sum(l, n):
for i in range(1, n - 1):
x = min(l[0:i])
y = min(l[i:num])
return x+y
代码2:
def sum(a, n):
r = [0] * n
l = [0] * n
min_el = a[0]
for i in range(n):
min_el = min(min_
正在处理一个leetcode问题,并收到反馈,表明下面的代码块的时间复杂度为O(n^3)。有人能帮我解释一下这是怎么回事吗?我数了两个循环,让我相信这是O(n^2)。
var longestPalindrome = function(s) {
let maxString = "";
let originalString = s;
let reversedString = s.split("").reverse().join("");
for (let i = 0; i < s.length; i++
我认为这段代码的时间复杂度将是O(n^2),但我不确定,所以如果有人能解释一下这段代码的时间复杂度,那将是非常有帮助的 int func2()
{
int i, j, k = 0;
scanf("%d", &n);
for (i = 1; i < n; i++)
{
i -= 1;
i *= 2;
k = k + i;
for (j = 1; j < n; j++);
}
}
如果您转到leetcode.com/problems/find-the-duplicate-number/solution/ (问题287),会给出以下解决方案:
def findDuplicate(self, nums):
seen = set()
for num in nums:
if num in seen:
return num
seen.add(num)
该解决方案的时间复杂度为O(n)。
我在试着弄清楚为什么会这样。我的想法是,如果你得到下面的列表:
x= 1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,即数字
我是一个初级开发人员,仍然不是很熟悉大O。
这是我的leetcode问题的解决方案,我不确定这个解决方案的时间和空间复杂度是多少。
String s = "";
String t = "";
int back = 0;
for (int i = S.length() - 1; i >= 0; i--) {
if (S.charAt(i) == '#') {
back++;
continue;
}
if (back
我知道时间复杂度应该是O(N)。然而,当我对它进行经验测试时,我得到了奇怪的结果。有人能解释一下发生了什么事吗?
def insertPivot(array, start, end):
pivot = end
i = start
j = end - 1
while i < j:
while array[i] < array[pivot] and i < j:
i += 1
while array[j] > array[pivot] and j > i:
我刚刚学到了时间和空间的复杂性,我认为我并没有真正掌握它们。我会贴出一些代码,希望你们中的一些人能告诉我他们的时间和空间的复杂性,以及你们是如何决定的。
代码1
public static int nmKomplex(int n, int m){
int sum = 0;
for(int i = 1; i < n; i++)
for(int j = 1; j < m; i++)
sum += i * j;
return sum;
}
代码2
public static void Schleife3(int n){
public class Main {
public static void main(String[] args) {
int x = 1;
if (x < 10)
if (x == 0)
System.out.println("Zero");
else if (x == 1)
System.out.println("One");
else
Syst
我能理解 var arr; // This is an array of arrays
for (i = 0; i < arr.length; i++)
{
for(j = 0; j < arr[i].length; j++)
{
// Some code
}
} 是n^2,但是我下面的代码是一个双重嵌套的for循环,我只是好奇这种类型的函数的复杂性是什么样子的。 var arr; // This is an array of arrays
for (i = 0; i < arr.length; i++)
{
for(j = 0; j
我编写了一个函数,它获取一个给定的数字,并将它添加到它的反面,直到这个数字是回文。我试图计算代码的时间复杂度,但我只是不知道如何做,甚至不知道如何开始。有人能教我怎么做吗?另外,这是最有效的方法,还是更好地将整数转换为字符串?
void getPali(int num) {
int n = 0;
int nNum;
while(true) {
nNum = num;
int rNum = 0;
while (nNum > 0) {
int rem = n
我必须分析这个循环和其他循环,并使用Big-O表示法确定它的运行时间。
for ( int i = 0; i < n; i += 4 )
for ( int j = 0; j < n; j++ )
for ( int k = 1; k < j*j; k *= 2 )`
这是我到目前为止所知道的:
for ( int i = 0; i < n; i += 4 ) = n
for ( int j = 0; j < n; j++ ) = n
for ( int k = 1; k < j*j; k *= 2 ) = log^2 n
现在我
这个算法的时间复杂度是多少:
public int[] createTargetArray(int[] nums, int[] index) {
int[] target = new int[nums.length];
int i = 0, k = 0;
while (i < index.length) {
for (k = target.length - 1; k > index[i]; k--)
target[k] = target[k - 1];
target[index[i]] = nums[i
我是一个新的学习者,无法理解时间复杂性的如果其他陈述。我在网上读到,如果-否则的时间复杂性是以最大和最小的方式给出的。
根据我的理解,max和min都是O(1),但是有些网站共享其他内容,我无法理解它。谢谢。
Function copy(number)
If number == 3
console.log("number is 3");
Else
console.log("number is not 3");
我试图理解Big-O表示法,所以我使用while循环制作了自己的O(n)示例,因为我发现while循环在Big O表示法中理解起来有点混乱。我定义了一个名为linear_example的函数,它接受一个列表,例如is python:
所以我的代码是:
def linear_example (l):
n =10
while n>1:
n -= 1
for i in l:
print(i)
我的想法是for循环中的代码以O(1)的恒定时间运行,而while循环中的代码以O(n)时间运行。因此,它的结果是O(1)+O(n)
我试图开发一种解决方案,将O(n^2)或O(n*m)算法的时间复杂度降低为O(n)或O(n+m)算法。例如:
let arr = [[1, 2], [1, 2, 3], [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]];
let x = 0;
let len = getArrayMaxLength (arr) //Get the maximum length of a 2d array which in this example is 8.
for (let i = 0; i < len && x < arr.length; ++i
我正在编写一段代码,需要将数组中的元素与另一个数组进行比较。
但是我认为这会增加我的时间复杂度,从O(n)增加到O(n^2),因为它已经在第一个数组的一个for循环中。
因此,我在父循环(参数i)中生成了这样的代码:
int m = 0;
int ele = array2[m];
if(array1[i] == ele)
count++;
m++;
但是由于正在做的事情是一样的,只有我发出了一个for循环,所以我想知道时间复杂度确实是O(n)或者变成O(n^2)。
我还理解,这只会比较相同的索引元素,而不是所有索引元素。如果有人能提供更多关于这方面的信息,我将不胜感激。