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] ==
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) {
我使用与heapify算法相同的逻辑实现了一个排序算法。然而,我不相信这是堆排序。它的逻辑是,我将数组的两部分(最初将是一个双向链表,但如果不创建自己的类,java不允许我这样做)与它旁边的部分进行比较。如果它更大,则交换。很像冒泡排序。但是,当交换完成时,我会对第二个元素进行反向冒泡排序,以保持数组的顺序。 我不能完全确定最坏情况下的时间复杂度,但我认为它是O(n^2)。它的时间复杂度是多少,而且它最像的排序算法是什么? import java.util.Arrays;
/**
* firstNum and secondNum trade places.
* Whenever a s
我编写了一个算法来读取文本文件,并将其中的内容提取到两个数组中,然后进行排序。这个程序正在工作,但我对计算时间复杂性感到困惑。只是需要有人澄清这件事。
假设我有两个函数,一个主函数和一个助手函数。
辅助函数
insertion(int array[], int length)
...
主要功能
int main()
while(...) // this while loop read the input text file and push integer into vector
...
while(...)
...
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。
因此,对于拆分时的合并排序,我将使用
HGFEDCBA
HG FE DC BA
H G F E D C B A
用于合并,而不是
GH EF DC AB
EFGH ABCD
ABCDEFGH
好呀
H G F E D C B A
GH F E D C B A
FGH E D C B A
EFGH D C B A
DEFGH C B A
CDEFGH B A
CBDEFGH A
ABCDEFGH
我能想到的唯一一件事是,合并排序通常是递归实现的,如果使用递归进行拆分,使用第一种方法合并会更容易。
input('Welcome! To the SECOND best Selection sort program EVER, press ENTER to continue: ')
nums = (input('Please enter your values: ')).split(' ')
我需要创建一个循环算法,在不使用pythons集成排序函数的情况下,将数字从最小的列表排序到最大的列表。
如果我们有一些m>0,并且需要提供一种算法来排序O(mn)中在0到n^m-1范围内的n个整数。我的建议是:
Radix-Sort(A,t) // t is the digit length
for i=0 to t
do Insertion-Sort A on digit i
我的论点是,上面的操作将在O(mn)中运行,因为对于每一个数字,t插入排序将花费O(n)时间,因为每次运行的范围都很小。
这是正确的建议吗?以上的空间要求是什么?
谢谢。
为了练习编码,我用Python编写了插入排序和选择排序。以下是插入排序:
def insertion(L, i):
a = L[i + 1]
for index in range(i + 1):
if L[index] > a:
break
else:
index = i + 1
for k in range(i + 1, index, -1):
L[k] = L[k - 1]
L[index] = a
return L
def insertion_sort(L):
这是我实现的快速排序算法:
def quick_sort(sequence):
if len(sequence)<= 1:
return sequence
else:
pivot = sequence.pop() # To take the last item of "sequence" list
greater =[]
lower = []
for n in sequence:
if n > pivot :
greater
我在做运动时遇到了以下问题:
排序算法从列表的开始开始,扫描直到找到两个顺序错误的后续项目。交换这些项目,然后回到开始。当到达列表的末尾时,算法就结束了。
对于n大小的列表,最坏的运行时间是多少?
我觉得它和泡泡排序相似,但可能更糟,因为它没有完成扫描列表的整个过程。但我不知道如何计算它的时间复杂度。我不确定下面为这个算法编写的代码是否正确。非常感谢你的帮助!
for (int i=0, i<n , i++){//n is the size of the array
if (array[i]>array[i+1]){
swap (array[i
为什么外壳排序比冒泡排序和插入排序的时间复杂度低?我们如何计算时间复杂度,我的意思是,我们认为我们的代码是高时间复杂度还是低时间复杂度?
#include <stdio.h>
void shellsort(int arr[], int num)
{
int i, j, k, tmp;
for (i = num / 2; i > 0; i = i / 2)
{
for (j = i; j < num; j++)
{
for (k = j - i; k >= 0; k = k - i)