对于MakeMatrix,证明T(n)是O(n),S(n)是O(n^2),这创建了一个方阵,并且只将对角线元素设置为零。(忽略malloc的时间)
MakeMatrix(size):
A = malloc(size * size * sizeof(int))
for i from 0 to size -1
A[i,i] =0
return A
我想我理解为什么T(n)是线性的O(n),因为只有1个for循环,但是为什么空间复杂度是O(n^2)?
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] ==
这个问题是一般性的,但也有一个问题:
def quick_sort(lst):
if len(lst) < 2: return lst
pivot_lst = lst[0]
left_side = [el for el in lst[1:] if el < pivot_lst]
right_side = [el for el in lst[1:] if el >= pivot_lst]
return quick_sort(left_side) + [pivot_lst] + quick_sort(right_side)
时间复杂性:预期
我有下面的代码,我试图得到时间复杂度。
seen = set()
a=[4,4,4,3,3,2,1,1,1,5,5]
result = []
for item in a:
if item not in seen:
seen.add(item)
result.append(item)
print (result)
据我所知,当我访问列表时,该操作的时间复杂度将是O(n)。与if块一样,每次我查找集合时,都会花费另一个O(n)。那么,总体时间复杂度是O(n^2)吗?set.add()是否也增加了复杂性?
另外,由于空间的复杂性,它是O(n)吗?因为集合的大小
我刚刚遇到了一个问题:
Sub-set sum problem : Finding the count of two pairs of numbers in a given array whose sum is equal to a given number
给定和为9,数组为{ 0,1,2,7,13 } => O/P为1对(2和7)
这似乎可以在O(n) 中实现(构建哈希表或字典,迭代给定数组的每个元素并从给定的和中减去,检查结果是否在数组中)。
显然,迭代数组的每个元素需要O(n)时间。
My question is what is the time complexity and t
有一个问题要求返回数组元素的所有唯一三重奏,这些元素加起来等于零(交换两个元素在三胞胎中的位置不算唯一)。
我想出了以下代码:
function threeSum(nums) {
nums.sort((a, b) => a - b);
const result = [];
for (let i = 0; i < nums.length; i++) {
// skipping duplicates
if (i !== 0 && nums[i] === nums[i - 1]) continue;
let left = i + 1
你好,我一直在练习算法和数据结构,我解决了这一powerset函数,但它看起来我的解决方案太慢了。以下是代码:
def subsets(array):
set = [array]
n = len(array)
for i in range(n):
tmp_subsets = subsets(array[:i] + array[i+1:])
for subset in tmp_subsets:
if subset not in set:
set.append(subset)
r
有人能告诉我这个python函数的空间复杂性是什么吗?我相信是O(1),但我的朋友告诉我这是O(N)。
为什么他们说O(N):在for循环的每一次迭代中创建一个新的'a‘。
我为什么要说O(1):每次迭代和丢弃旧的“a”时,都会生成一个新的“a”。
def hello(n):
for i in range(n):
a = 10
如果这是伪码,空间复杂度会是一样的吗?
我有一个问题,找到算法所需的内存的大O顺序意味着什么?
比如,这和大o操作有什么区别?
E.g
给出以下伪代码,并使用初始化的二维数组A,两维大小均为n:
for i <- 1 to n do
for j <- 1 to n-i do
A[i][j]= i + j
内存的大o符号不就是n^2,计算也是n^2吗?
我正在尝试对冒泡排序算法的空间复杂度进行研究,我知道冒泡排序算法的空间复杂度是O(1)给定下面的冒泡排序算法,我如何才能改变冒泡排序算法的代码,使空间或内存复杂度达到O(n)或O(n平方),等等我需要了解空间复杂度在哪里起作用...thanks
public void bubbleSort(int[] arr) {
boolean swapped = true;
int j = 0;
int tmp;
while (swapped) {
swapped = false;
j++;
for (int i =
准备考试。我认为时间复杂度是O(n^2),空间复杂度是O(1)。请帮帮忙,我说的对吗? public static String lastSubstring(String s) {
int start=0;
int end = start+1;
int len =0;
while (end + len < s.length()) {
if (s.charAt(start + len) == s.charAt(end + len)) {
len++;
} else if (s.c
这段代码是从破解编码采访书中得到的。
public static boolean isUniqueChars2(String str) {
boolean[] char_set = new boolean[256];
for (int i = 0; i < str.length(); i++) {
int val = str.charAt(i);
if (char_set[val]) return false;
char_set[val] = true;
}
return true;
}
提交人提到,
时间
我在做面试准备时遇到了这个问题。
public class Main {
public static void main(String[] args) {
// n is some user input value
int i = 0;
while (i < n) {
int[] a = new int[n];
for (int j = 0; j < n; j++){
a[j] = i * j;
}
Example1:给出了n个元素的数组A的输入。
见下面的阿尔戈:
Algo(A, I, n)
{
int i, j = 100;
for (i = 1 to j)
A[i] = 0;
}
空间复杂度=变量i +变量'j'所需的额外空间
在这种情况下,我的空间复杂度是: O(1) =>常数
Example2:大小为n的数组,作为输入
A(A,I,n)
{
int i;
create B[n]; //create a new array B with same number of elements
for(i = 1
我理解了基本原理,如果我有一个这样的函数:
int sum(int x, int y, int z) {
int r = x + y + z;
return r;
}
它需要3个参数单位的空间和1个局部变量的空间,并且这永远不会改变,所以这是O(1)。
但是如果我有一个像这样的函数:
void add(int a[], int b[], int c[], int n) {
for (int i = 0; i < n; ++i) {
c[i] = a[i] + b[0]
}
}
这需要N个单位用于a,M个单位用于b,L个单位用于c,1个单位用于i和n
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
设F(n)=0.5F(n-1),F(0)=1
写一个函数fun1,一个计算n项的递归函数
b.编写一个函数fun2,一个非递归函数来计算n项
c. fun1的时间复杂度是什么?从哪个n项出发,在空间复杂性方面使用fun1和fun2更好
一般来说,函数计算序列{1,1/2,1/4,1/8,.}的n项。
一个。
double fun1( int n ){
if (n == 0)
return 1;
else
return 0.5*fun1(n-1);
}
b.
double fun2( int n ){
double sum = 1
这只是一个计算空间复杂度的测试函数,如果我们考虑堆栈帧的数量,而不是o(n),那么for循环中的a和b数组和2d数组(在每次递归调用中也会占用一些内存)呢?我的教授告诉我们,空间复杂度是堆栈帧的大小,但它也占用了循环的一些空间。我是否应该同时考虑堆栈帧和两个数组和2d数组,或者给予它们任何一个优先级?
我只是专注于空间复杂性,所以忘记结果或垃圾收集吧。
testfun(n){
if(n==0)
return;
int c[10][10];
int *a=malloc(sizeof(int)*n);
int *b=malloc(sizeof(int)*n);
fo
我解决了一个与链表相关的问题,我写了一些代码,它工作得很好,但我无法分析代码的空间复杂性。这就是问题所在,给出了一个单链整数列表以及两个整数'M‘和'N.’。遍历链接列表,以便保留'M‘节点,然后删除下一个'N’节点。继续保持不变,直到链接列表的末尾。
我写了这段代码来解决这个问题。
Node *skipMdeleteN(Node *head, int M, int N) {
if (head == NULL) return head;
if (M == 0) return NULL;
if (N == 0) return head;
Node
function longestPalindromicSubstring(str) {
let longest = '';
for ( let i = 0; i < str.length; i++) {
let word1 = palindromeFinder(str, i, i );
let word2 = palindromeFinder(str, i, i+1);
longest = [ word1, word2, longest ].reduce( (long, word) => long
/*
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
我已经看到,在大多数情况下,时间复杂性与空间复杂性有关,反之亦然。例如,在数组遍历中:
for i=1 to length(v)
print (v[i])
endfor
这里很容易看出算法的时间复杂度是O(n),但在我看来,空间复杂度也是n(也表示为O(n)?)。
我的问题是:算法是否可能具有与空间复杂度不同的时间复杂度?