我编写了一段代码,从google工作表中提取列标题(工作表中的第一行),并将它们与对象数组进行比较。对象数组中的每个对象都有3个属性:“问题”、“答案”和“类别”。代码将每列的标题与数组中每个对象的“array”属性进行比较。
如果它们相似,它应该将列的索引作为关键字添加到某个字典中,并将其值设置为保存该问题的答案和类别的数组。不需要过多地解释我为什么要这样做,但简单地说,我构建这个逻辑是为了能够对申请者的一些问题的答案进行评分(因此将问题的索引与其正确答案和类别联系起来)。代码如下:
for (i = 0; i<columnHeaders[0].length; i++){
f
我很难分析这段代码:
public int example(int[] arr){
int n = arr.length, total = 0 ;
for (int i=0; i < n; i++)
for (int j=0; j <= i; j++)
total += arr[j];
return total;
}
这两个环没有花括号。我无法分析它们的时间复杂性。我需要帮助计算他们两人的手术时间。
我写了一个关于幂集的算法,写成P(a)。正在学习算法的时间复杂性(Big-O),如果我错了,请纠正我。
算法:
function powerSet(int[] a ){
ArrayList pw = new ArrayList();
pw.add(" ");
for (int i = 1; i <= a.length; i++) //O(n){
ArrayList<String> tmp = new ArrayList<String>();
for (String e : pw)//O(n) {
最近,我偶然发现了这段C代码,它用来查找数组中等于和的整数。
int subArraySum(int arr[], int n, int sum)
{
/* Initialize curr_sum as value of first element
and starting point as 0 */
int curr_sum = arr[0], start = 0, i;
/* Add elements one by one to curr_sum and if the curr_sum exceeds the
sum, then remove starting eleme
有人知道为什么当我从同一个数组在TWIG模板中创建两个循环时,只显示第一个循环,跳过第二次创建的循环吗?
{% for category in categories %}
{{ category['name'] }} //works ok
{% endfor %}
{% for category in categories %}
{{ category['name'] }} //second time not working
{% endfor %}
提前感谢!
请让我看看下面这段代码的大O时间复杂度:
for (int i = 0; i < array.length - 1; i++) {
for (int j = i + 1; j < array.length; j++) {
// do something
}
}
不可能是O(n^2),因为j = i + 1?谢谢!
这样做可以简化do-while循环吗?还是应该只使用for进行增量/递减?
String res;
for(res=null;res==null;res=op.getOrderID());
而不是:
String res = null;
do {
res = op.getRetOrderID()
} while (res == null);
我不想在简单的事情上寻求帮助,但我似乎想不出如何回答这个问题。
Compute the time complexity of the following program
fragment:
sum = 0;
for i=1 to n do
for j=1 to i do
k = n*2
while k>0 do
sum=sum+1;
k = k div 2;
我认识到while循环中的内容是O(1),而while循环是O(logn),但是我没有遵循它如何连接到嵌套的for循环,因为我习惯于为for循环做嵌套的西格玛标记。
谢谢
我不明白CodeAcademy提出这个问题的结果。在for循环中说明了X+=1,但是为什么输出第二次打印X索引0?我以为是指数1(A)作为X+=1。
const tags = ['G', 'A', 'T',' C'];
for (let x = 0; x < tags.length; x +=1) {
for(let y = 1; y < tags.length - 1; y +=1) {
console.log(`${tags[x]}${tags[y]}`,x,y);
}
}
//output GA
我试图找到以下代码的时间复杂性,但我不确定它是否正确。有人能帮我找到以下代码的时间复杂度吗?代码语言是JAVA。
代码:
// importing the necessary header files for the program
// header files are imported using the keyword import
import java.io.File;
import java.io.FileWriter;
import java.io.IOException;
import java.util.Scanner;
//creating a class c
我已经开始尝试使用Z80程序集进行Gameboy编程,但是我发现了一些奇怪的东西。
我发现了一段用于创建延迟的代码片段:
simpleDelay:
dec bc
ld a,b
or c
jr nz, simpleDelay
ret
在玩这个游戏的时候,我发现写dec bc两次会缩短延迟,但是写3次会使延迟比使用一两次更长。为什么拥有偶数的dec语句会缩短延迟时间?
编辑:下面是调用延迟的代码片段:
ld hl,Title2
ld de, _SCRN0+3+(SCRN_VY_B*5) ;
ld bc, Title2End-Title2
call mem_CopyVRAM
cal
因此,我正在学习如何从Cormen的Introduction to Algorithms中计算算法的时间复杂度。书中给出的例子是插入排序:
1. for i from 2 to length[A]
2. value := A[i]
3. j := i-1
4. while j > 0 and A[j] > value
5. A[j+1] := A[j]
6. j := j-1
7. A[j+1] = value
行1.执行n时间。
行4.,根据这本书,执行
时间。
那么,作为一般规则,所有内部循环的执行时间都是由求和表示的吗?
我只想确保标签和命令正常工作
list = {'About',
'Experience'}
comand = ['about','experience']
for i in range(len(list)):
for t in range(len(comand)):
help_menu.add_command(label=str(i), command=str(t))
我也试过这个
list = {'About',
'Experience'}
comand = ['
我的答案是O(D + R)。这是正确的吗?
我想找出这个代码的大O。我正在做一门关于数据结构和算法的独立课程。
这段代码摘自L Groiner女士的“JavaScript中的数据结构和算法”(Data Structure and Algorithms in PacktPub )一书,我现在正在学习这本书。
请见下文:
function baseConverter(decNumber, base) {
var remStack = new Stack(), //instantiate class, define variable, O(1)
rem, // define var, O
我已经创建了一个算法,但我不确定它是否为O(n2)。我知道在for循环或嵌套循环中使用for循环将意味着它是O(n2)。我不确定我创建的这个算法。出于了解Big O符号的目的,我将我的代码留在注释中。我没有使用任何集合或API。 public class GraphTest {
public static void main(String args[]) {
int m[][] =
{
//values here...
};
if (check(m))
System.o
x = 1;
while(x<n)
{
x = x + n / 10;
m = n*n
y = n;
while(m>y)
{
m=m-100;
y=y+20;
}
}
我的解决方法是:我们每次都会增加n的x1/ 10,所以无论n有多大,我们重复的次数总是10。内部循环是从n到n^2,其中的每个变量都是线性增加的,所以内部循环应该是O(n)。
因为外部循环是O(1),所以我们得到所有函数的O(n)。但问题的可选答案是: O(n^2),O(n^3),O(n^4),O(nlogn)
我遗漏了什么?谢谢。
我得到了以下代码,并被告知func函数的Big O是Big O (n^ 2)。我相信它是大O( n),因为它应该是大O(n +n),我错了吗?
what is Big O of following func?
nums = list(range(1, 11))
K = 4
def func(nums: list, K:int):
i, end = 0, len(nums)
res = []
x = []
while i < end:
res.a
我试图导出下面两个嵌套循环的简化渐近运行时间( Theta()符号)。
For i <-- 1 to n do
j <-- 1
while j*j <= i
j = j+1
For i <-- 1 to n
j <-- 2
while j <= n
j = j*j
我一直试图用求和的方法来解决这个问题,但并没有得到正确的答案。下面的图片显示了我对这个问题的尝试,我得到了第一个算法的(n^3/2),但是,我不知道如何处理第二个算法。
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