直截了当地说，在分析搜索算法的最坏情况时间复杂度时，我对Big O符号的使用感到困惑。例如，Alpha-Beta剪枝的最坏情况时间复杂度为O(b^d)，其中^表示~的幂，b表示平均分支因子，d表示搜索树的深度。我确实知道最坏情况下的时间复杂度将小于或等于一个正常数乘以b^d，但是为什么这里允许使用大O<
浏览 15提问于2017-07-10得票数 1
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]){ array[i] = array[i+1]; i=-1;}
我认为代码对输入数组进行排序，其最坏情况下的复杂度为O(n)。这段代码的正确大O复杂度是多少？
浏览 10提问于2020-05-22得票数 0
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在回答时，一场关于QuickSort复杂性的辩论开始了。在我的大学时光里，我记得在最坏的情况下QuickSort是O(n^2)，在一般情况下是O(n log(n))，在最好的情况下是O(n log(n)) (但界限更紧)。我需要的是对average complexity含义的正确的数学解释，以便向那些认为大O符
浏览 1提问于2010-10-11得票数 11
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我很难理解大O和大Theta到底是什么意思。有人能解释一下它的意思吗？
假设n是常数，那么在最坏的情况下，O(1)的时间复杂度是for循环吗？此外，由于insertionSort具有O(n^2)的复杂性，算法的最坏运行时间是否低于O(n^2)？如果没有，在最坏的情况下，以下算
浏览 3提问于2016-02-16得票数 0
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假设我们有一个包含N个元素的排序列表。我在一本教科书中读到，确定这个列表是否有重复项的算法必须至少执行n-1比较(这意味着n-1是比较次数的下限)。我不明白这一点，因为假设第1和第2元素是重复的，那么算法只需在执行一个比较之后返回'yes‘。我做错什么了？有没有关于n-1下界的简单证明？
浏览 8提问于2019-11-12得票数 0
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我实现了一个算法，它以R行C列的矩阵作为输入。我说算法的最坏情况时间复杂度是O(C√C * R^3)或O(C^1.5 * R^3) 现在有人问我，它不能简单地表示为最坏的情况的O(R^3)吗？我想说的是，由于有两个输入(不是一个)，有时C可能很大，有时R可能很大，所以我们不能将其简化为简单的O(R^3)，应该同
浏览 40提问于2020-08-05得票数 1
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这个问题已经出现在我的算法课上了。我的想法是：
我认为答案是否定的，具有O(n)的最坏时间复杂度的算法并不总是比O(n^2)的最坏时间复杂度的算法更快。例如，假设我们有总时间函数S(n) = 99999999n和T(n) = n^2，那么很明显，S(n) = O(n)和T(n) = O(n^2)，但对于n< 9999999
浏览 5提问于2016-06-15得票数 3
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一个算法/程序有可能有相同的最坏情况和最好情况时间吗？factorial = 1; factorial = factorial * i;这是一个阶乘问题的程序片段它似乎没有最坏和最好的用例时间，因为无论你有什么输入，它仍然会通过其余的代码，不像你有if-else语句的时候。
如果是这样的话，我应该假设我从这段代码中得到的是最好
浏览 1提问于2011-06-27得票数 0
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几乎是的一个扩展：
据我所知，Java8 HashMap实现中的树形存储箱被吹捧为将最坏情况下的查找复杂度降低到O(lg(n))而不是O(n)，例如对于大存储箱。但对于不可比较的类，它们使用identityHashCode进行排序插入。因此，当finding时，我们需要在两个子树中查找。现在，查看这两个子树会立即转换最坏情况的复杂度: O
浏览 1提问于2020-04-16得票数 0
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如果一个算法最坏的运行时间是6n^4 + 2，其最佳运行时间是67+ 6n^3，那么最合适的渐近表示法是什么？是Θ(n^2)吗？
浏览 1提问于2022-02-02得票数 -1
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快速排序的最佳情况是n log(n)，但每个人都使用Big-O表示法将最佳情况描述为O(n log (n))。根据我对符号的理解，Quicksort有Big-Omega(n log (n))和O(n^2)。这是正确的，还是我误解了Big-Omega符号？
浏览 2提问于2018-05-22得票数 0
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我知道最坏的/avg/最好的情况是用来确定算法的复杂度时间成一个函数，但是它是如何用于渐近分析的呢？我理解上/紧/下界(大O，大欧米茄，大θ)是用来比较两个函数，并看到它的极限(增长)是从另一个角度看的，随着n的增加，但我很难看出最坏/avg/最佳情况大</em
浏览 5提问于2013-08-11得票数 0
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有人能告诉我我的答案的时间和空间复杂度是多少吗？我认为空间复杂度是O(n)，其中n是结果数组中元素的数量。但是，我不确定这个答案。
任何帮助都是非常感谢的。
浏览 0提问于2020-11-17得票数 1
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荷兰国旗变化的时空复杂性
、、、
DNF的变化如下： pivot = A[pivot_index] if A[j] > pivot: break
附加空间复杂度给出为O(1)。这是因为交换不依赖于输入长度吗？时间复杂度，作为O(N^2)
浏览 2提问于2018-08-02得票数 1
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更好的大O复杂度算法
、、、
如何限制输入数据以获得更好的大O复杂度？描述一种处理此有限数据的算法，以查找是否存在任何重复数据。什么是大O复杂性？在限制输入数据时，我们指的是数组的大小，例如n=100 (数组包含100个整数)和；数组在默认情况下是未排序的，但可以在算法中实现。我得到的最坏的情况复杂度是O ( n ^2)
浏览 5提问于2014-03-14得票数 1
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”的概念，但有一件事我不明白。我偶然看到一篇文章，它解释了如何找到算法的复杂性。
将它作为输入大小的函数执行多少个机器指令，然后将表达式简化为最大(当N非常大)项，并且可以包括任何简化的常数因子。，两个不同的列表，列表是相同的长度，两个完全不同的执行时间。当人们谈论算法复杂性(大O表示法)时，他们通常假设决定algo复杂性的唯一变量</
浏览 0提问于2019-07-21得票数 3
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在最坏情况下，正常快速排序的时间复杂度为O(n^2)，当发生下列2种情况之一时：
输入数组中的所有元素都是相同的。在上述两种情况下，分区算法将数组划分为两个子部分，一个是(n-1)元素，另一个是0元素。为了避免这种糟糕的情况，我们使用了另一个版本的QuickSort，即随机快速排序，其中选择一个随机元素作为枢轴。随机快速排序<
浏览 2提问于2017-08-20得票数 1
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