/*
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
我对big-o还很陌生,我想弄清楚这一小段代码的大o运行时间是多少。我知道通常情况下,如果有,但是整个数组的事情会改变什么吗?我很困惑,所以任何一点的输入都是很好的。提前感谢!
public apple(int n)
{
int n = 0;
int apple = 0;
a = apple + n;
}
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
请考虑下面的合并排序算法。在这里,我们从一个除法部分开始,它将数组分成两半,并分别对每一半进行递归操作。为了降低复杂度,我忽略了算法的合并部分。
function mergeSort(unsortedArray)
{
let midpoint = Math.floor(unsortedArray.length/2);
if(unsortedArray.length == 1)
{
return unsortedArray;
}
let leftArray = mergeSort(unsortedArray.slice(0,midpoint));
let r
通常,当分析算法的运行时间时,我处理的是影响运行时间的单个输入。我正在尝试理解当有2个或更多的输入影响运行时间时,如何表示T(n)。 例如,在最坏情况下的线性搜索中: function LinearSearch(arr, N, x)
for (i = 0; i < N; i++) ---> C1*N + C2
if arr[i] = x ---> C3*N
return true
return false --->
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。
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 =
我不知道如何计算算法的最坏情况运行时。我熟悉渐近表示法,但不确定如何使用它。解释的一个例子可以是:
d = (X1 - X2)^2 + (Y1 - Y2)^2
for i=1 to N-1 do:
for j=i+1 to n do:
t = (Xi - Xj)^2 + (Yi - Yj)^2
if (t < d) then d = t
return d
这具有一组N点(X1,Y1).(XN,YN)与N>=2的输入。输出应该是最近对点的平方距离。我如何计算它的运行时?