我试图了解是否有任何替代蛮力算法(或轻微的改进/最坏的性能比幼稚的蛮力算法)仍然将导致O(N^2)的时间复杂性和O(1)辅助空间。
这是我的蛮力伪码:
procedure distinct(Input: array)
for i=0 to i < length of array
for j=i+1 to j < length of array
if array[i] ==
Kruskal的算法如下:
MST-KRUSKAL(G,w)
1. A={}
2. for each vertex v∈ G.V
3. MAKE-SET(v)
4. sort the edges of G.E into nondecreasing order by weight w
5. for each edge (u,v) ∈ G.E, taken in nondecreasing order by weight w
6. if FIND-SET(u)!=FIND-SET(v)
7. A=A U {(u,v)}
8. Union
public static int partitionsimple_hoare(int[] arr,int l , int h){
int pivot = arr[l];
int i = l-1;
int j = h+1;
while(true){
do{
i++;
}while(arr[i]<pivot);
do{
j--;
}while(arr[j]>pivot);
if(i<j){
s
def mysort1(x):
y = list(x)
y.sort()
z = [0]*len(y)
for i in range(0, len(y)):
z[i] = y[i]
return z
def mysort2(x):
y = list(x)
y.sort()
z = []
for i in range(0, len(y)):
z.insert(0,y[len(y)-i-1])
return z
考虑到两种方法的循环次数都是n次,我认为这两种方法都具有线性时间复杂度。
我用Java创建了一个非常简单的链表:
public class LinkedList {
class Node {
public Node next;
public int item;
public Node (int item) {
this.item = item;
}
}
int listSize = 0;
Node first = null;
Node last = null;
public void add(int n) {
我准备参加一次面试,我想知道在我编写的下面的代码中,find_missing函数的时间复杂性是什么,它在1到99之间的一个未排序的值列表中找到了缺失的值。在使用内置排序的函数时,我对复杂性理论还不太熟悉,也不确定如何正确计算它。
def find_missing(num_array):
num_array = sorted(num_array)
print(num_array)
for k in range(len(num_array)-1):
if num_array[k] == num_array[k+1] - 1:
cont
最近我一直在学习算法设计,它涉及到在哪里获得增长的顺序(如果我错了)。我已经看到从插入排序到运行时间,这是为了计算算法,也许这是最坏的情况。问题是我不能理解如何找到n。例如:
print "Hello"
for i = 0 to n:
print i * 1
print "end of program"
所以,如果我想要计算运行时间,我应该如何得到n并计算T(n)。问题是我相信我不理解基本原理。我用谷歌搜索了一下,没有什么能让我满意,而且我也不明白。
谢谢。
/*
Returns true is the two strings are permutations of each other.
Time Complexity; O(nlog n) -> because of the java utils array sort
Space Complexity; O(1)
*/
public boolean isPermutationOptimized(String one, String two) {
if (one.length() != two.length()) {
return
我们的老师没有教我们如何分析算法的运行时间,然后她想让我们报告Shell排序。
我只想知道是否有一种简单的方法可以找到像shell排序这样的算法的平均/最佳/最坏情况的性能。
//for references
class ShellSort{
void shellSort(int array[], int n){
//n = array.length
for (int gap = n/2; gap > 0; gap /= 2){
for (int i = gap; i < n; i += 1) {
int temp = array[
假设我有这样的密码,
def func1(arr):
arr = sorted(arr)
for i in range(len(arr)):
# something in here
return some_val
在这种情况下,时间的复杂性是什么?是因为for循环造成的吗?在对排序输入列表调用循环之前,我有一个排序函数O(n*log(n))。在这种情况下,整个问题的总时间复杂度是多少?