下面我附上了一个代码块。请告诉我下面的代码是如何有O(n)时间运行时间的。
def _height2(self, p):
if self.is_leaf(p):
return 0
else:
return 1 + max(self._height2(c) for c in self.children(p))
我不明白它在O(n)时间复杂度中是如何工作的。请帮我学一下。
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?
我对最坏情况时间和平均情况时间复杂性感到有点困惑。我的困惑来源是
我的目标是按升序缩短数据:我选择BST来完成我的sorting.Here任务,我正在做的打印数据的工作是按升序进行的。
1) Construct a binary search tree for given input.
Time complexity: Avg Case O(log n)
Worst Case O(H) {H is height of tree, here we can Assume Height is equal to number of n
以下代码的时间复杂度是多少?
def func(n):
for _ in range(n):
if n == 4:
for _ in range(n):
<do something>
对于一个特定的输入(n = 4),它将只是O(n^2),但对于所有其他输入,它将是O(n)。在这种情况下,最坏的情况显然是O(n^2),但我的讲师说O(n)是正确的答案。如果"big-Oh“符号表示的是最坏的情况,为什么它不是O(n^2)?
另一个是:
def func2(n):
for _ in rang
我需要帮助的问题是:
for (int i = 0; i < n*n; i++)
for (int j = 0; j < n*n; j++)
if (i == j)
for(int k = 0; k < n; k++)
sum++;
我理解i和j循环是如何O(n^4)的。但是,从if语句开始,我不知道剩余代码片段的大O是什么。如果我在课堂上正确地复制了答案,O(n^4)就是整个代码片段的运行时间。因此,从if开始的运行时间似乎可以忽略不计。尽管如此,我仍然想了解它是什么,以及为什么我认为答案是O(
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] ==
我理解如何:
for (int i=0; i<n; i++)
这个时间复杂度是O(n)。
for (int i=0; i<n; i++)
for (int j=0; j<n; j++)
for (k=0; k<n; k++)
这是O(n^3),对吗?
i=1
do
//......
i++
while (i*2 <n)
是O(n)吗?还是说它就是O(n/2)
根据的说法,如果所有的点都已经排序,那么安德鲁的算法将在线性时间内运行。我们将以排序点为例。
然而,在伪代码中,它说:
for i = 1, 2, ..., n:
while L contains at least two points and the sequence of last two points
of L and the point P[i] does not make a counter-clockwise turn:
remove the last point from L
append P[i] to L
现在,我们可以看到一个for循环和一个嵌套在f
假设我们的任务是将字符串中的单词颠倒过来。
所以如果我们有:
玛丽吃了一只小羊羔
我们会得到:
yram dah a elttil bmal
实现的算法如下:
string wordsToSplit = "Mary had a little lamb";
string[] words = wordsToSplit.split(" ");
string wordsReversed = "";
foreach( string word in words )
{
string reversedWord = "";
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)
我知道第一个循环是O(n),因为第二个是嵌套循环,所以它将是O(n *东西)。我知道嵌套循环将迭代n次,并且每次递减。但是如何确定它的时间复杂性呢? int a = 0;
for (i = 0; i < N; i++) {
for (j = N; j > i; j--) {
a = a + i + j;
}
}
以下代码的时间复杂度是多少?
a = 2;
while (a <= n)
{
for (k=1; k <= n; k++)
{
b = n;
while (b > 1)
b = b / 2;
}
a = a * a * a;
}
--我在和外循环做斗争,,也就是loglogn,我不明白为什么。如果最后一行是a = a * a * a * a;,时间复杂度会发生什么变化?
for循环是O(n),内部循环是O(logn)。
所以总的来说,O(n*logn*loglogn)
我在网上找到了这个example problem,我就是不明白作者是如何得出这个结论的。 sum1 = 0;
for(k=1; k<=n; k*=2) // Do log n times
for (j=1; j<=n; j++) // Do n times
sum1++;`
sum2 = 0;
for (k=1; k<=n; k*=2) // Do log n times
for (j=1; j<=k; j++) // Do k times
sum2++; 我知道第一个循环的运行时间是O( n ) = nlog(n
基于我的研究,我得到了关于这个简单算法的相互矛盾的信息。该算法是一个基本的矩阵变换,它是一个n×n矩阵A的换位算法。
我目前的理解是,该算法将在O(n^2)时间运行,空间复杂度为O(1),因为我们操作的矩阵与我们处理的矩阵相同。
但是-我也被告知它实际上会运行O(n)时间,并且具有O(n)的空间复杂性。这意味着它不会到位,因为它需要额外的空间来操作。
对于下面的转位来说,哪个思维过程是正确的?
Transpose(A)
1. for i = 1 to n -1
2. for j = i + 1 to n
3. exchange A[i, j] with A[j
我设计了一个算法,将10的幂转换为二进制,假设n是2的幂。我使用高斯方法来利用这个很好的方法的快速运行时间。为此,我将n除以2,并将其发送到Gauess方法,如下所示:
changetoBinary(n)
if n=1
return binary of 10 which is 1010
else
return gauess(n/2,n/2)
很明显,猜测方法将首先分裂,然后征服,然后合并。最后,我们将数字更改为二进制。现在我的问题是关于算法的运行时间:我的理解是,由于猜测运行时间是θ(n^log3(Base2)),我们可以说这个算法的运行时间也是相同的,因为大多数工作都是由Gue
我手头有问题,可以通过以下两种方式解决。
if(...) //First if statement
for( i = 0; i < n; i++ ) //Loop over n elements
{ ... } //Some statement; Time Complexity O(1)
if(...) //Second if statement
for( i = 0; i < n; i++ ) //Loop over n elements
{ ... } //Some statement; Time Complexity
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,
我有两个算法A和B,它们工作在逻辑图上,我想从时间上比较它们的效率。
当我计算这两种算法的时间复杂度时,我发现:
Time Complexity of A: O(2*n*n)
Time Complexity of B: O((n*n)/2)
根据维基百科的说法,当我们计算时间复杂度时,我们忽略了系数,这产生了:
Time Complexity of A: O(n^2)
Time Complexity of B: O(n^2)
我做的第二步是通过实验计算每个算法对不同大小的图所需的时间。下面,x轴表示图形中的节点数,y轴是以秒为单位的时间。
正如您所看到的,这两种算法在处理大型图时有很
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