我已经开始学习Big O符号和分析时间复杂性,并尝试摆弄一些代码来尝试理解它的时间复杂性。这是我的其中一行代码,但我似乎不能计算出求和方法的时间复杂度是多少?我估计它是o(n^3),但我的朋友说它应该是o(n^2)。关于正确答案是什么,有什么见解吗? public static double sum(double[] array)
{
double sum = 0.0;
for(int k = 0; k < size(array); k++)
sum = sum + get(array, k);
return sum;
}
public static
我知道时间复杂度应该是O(N)。然而,当我对它进行经验测试时,我得到了奇怪的结果。有人能解释一下发生了什么事吗?
def insertPivot(array, start, end):
pivot = end
i = start
j = end - 1
while i < j:
while array[i] < array[pivot] and i < j:
i += 1
while array[j] > array[pivot] and j > i:
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
因此,我在计算或测量这段代码的运行时间时确实遇到了困难。它实际上是由连续的语句组成的。
for(x=0; x<n; x++)//x=0 is 1, x<n is n+1, x++ is n, to sum up, it's 2n+2
arr[x]=0; //How about an array? How do I compute a running time on an array?
for(x=0; x<n; x++) //x=0 is, x<n is (n-i)+1, y++ is (n-x)
for(y=0;y<n;y++) //
Banker的算法用于确定所有对资源的请求是否都可以满足,而不会导致死锁。
m是资源类型的总数。
n是进程的总数。
需要是大小为m* n的数组,它为每种资源类型定义了挂起的请求。例如: NEEDij =2意味着进程i请求2项资源j。
算法如下:
BOOLEAN function SAFESTATE is -- Determines if current state is safe
{ NOCHANGE : boolean;
WORK : array[1..m] of INTEGER = AVAILABLE;
FINISH : array[1..n] of boolean = [fal
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)
我对下面这段代码的时间复杂性感到有点困惑(引用示例很难对限制进行编码):
loss = 3;
for(i=0;i<=10;)
{
i += loss;
loss = loss - 0.3; //loss keeps decreasing by some fixed value
}
在这里,虽然变量i在接近终止循环时不断增加,但它增加的速率本身是可变的。
我正在看下面的解决方案
function SubstringsKDistinct(str, k) {
let start = 0;
let end = 0;
let result = [];
let len = str.length;
while (start < len && end < len) {
while (end <= len) {
if (str.slice(start, end).length > 1) {
l
这是我在javascript中的解决方案,可以删除字符串中所有出现的'b‘和'ac’,但我能够计算出时间复杂性,尤其是时间复杂度。当删除所有发生的'ac‘。有人能解释一下吗?
function removeChars(input) {
let result = input;
result = result.replaceAll('b', ''); // tc = O(n) where n is length of string. string of all b's
while(result.inde
我试图找出do while循环的时间复杂度,其中有一个内部for循环。我知道如何找到for循环的复杂性,但当涉及到while循环时,我完全迷失了方向。有什么建议吗? 下面是该算法的一个示例。 M = 6
k = 1
NoItrs = 20
G_dependency = 100
alpha_dependency = 90
beta_dependency = 80
delta_dependency
do
k := k + 1
a := 2(1- k/NoItrs)
for i = 1 to M do
Calculate b and c using Eq. 1 and 2, respect
我在计算时间复杂性时遇到了困难,特别是使用while循环时:
例1:
while self.rotors == []:
for i in range(3):
rotor = input("Choose rotor {}: ".format(i + 1))
while rotor not in range(1, 6):
print("\nInvalid. You can only choose from 1 to 5 rotors.")
时间复杂度是O(Nx3xr)还是O(3)?
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
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
var a = [1,2,3,4,5 ...]; //length n
var b = [7,8,9,0,6 ...]; // length m
for(var i = 0; i < n; i++) {
for (var j = 0; j < m; j++) {
// time complexity
}
}
在上面的代码长度n可以变化但是长度m是固定的,即阵列a长度可以变化并且阵列b长度保持恒定。
当n == m时,上面代码的最坏情况时间复杂度会O(n2)吗?或者复杂度将为O(n*m),因为m是常量,而复杂度将变为O(n)
def sort_list(lst):
result = []
result.append(lst[0])
for i in range(1,len(lst)):
insert_list(lst[i], result)
return result
def insert_list(x, lst):
a = search(x, lst)
lst.insert(a, x)
return lst
def search(x, seq):
for i in seq:
if x<i:
for (int p = t; p > 0; p >>= 1) {
for (int i = 0; i < n - p; ++i) {
if ((i & p) != 0) {
sort2(a, i, i+p);
}
}
for(int q = t; q > p; q >>= 1) {
for(int i = 0; i < n- q; ++i) {
if ((i & p) != 0) {
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
我试图找出以下算法的时间复杂性。
根据我所看到的,alg1中的前两个循环是n^2,但是我不确定alg2中的循环运行时间是多少。
public class algo {
public static int alg1(int[] A, int n) {
int l = 0;
for (int i = 0; i <= n-1; i++) {
for (int j = i+1; j <= n-1 ; j++) {
if(alg2(A,i,j) && j-i > l) {
l
如果行数超过100行,则此代码需要很长的时间--有时超过小时--还有其他方法来减少时间吗?
for (int i = 2; i < ws5.UsedRange.Rows.Count; i++)
{
for (int n = 2; n < ws6.UsedRange.Rows.Count; n++)
{
if(Convert.ToDouble(ws5.Cells[i, 3].Value) == Convert.ToDouble(ws6.Cells[n, 3].Value)
&& Convert.ToString
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(
我正在研究一个Java实践面试问题,以查找连续子数组的数量。我有一个可行的解决方案,只想确保我理解我的答案的时间复杂性:
//solution is called with array of n length like this:
countSubarrays([3,4,1,6,2])
int[] countSubarrays(int[] arr) {
System.out.println(Arrays.toString(arr));
int[] ret = new int[arr.length];
//for each index:
def hasPairWithSum(arr,target):
for i in range(len(arr)):
if ((target-arr[i]) in arr[i+1:]):
return True
return False
在python中,这个函数O(n)或O(n^2)的时间复杂性,换句话说,'if ((arri+1:)中的(目标-arri)‘)是循环的另一种形式吗?另外,下面的函数是否也是O(n^2),如果不是,原因是:
def hasPairWithSum2(arr,target):
se
它只检查for循环1/3n次,所以我猜它在技术上仍然是线性的?然而,我真的不明白为什么它不是O(logn),因为很多时候,一个运行时间为O(logn)的代码最终会检查大约1/3n。O(logn)每次都会将选项除以2吗?
int a = 0;
for (int i = 0; i < n; i = i+3)
a = a+i;
这里是计算机科学的新手,所以我编写了这个冒泡排序代码,并试图计算它的时间复杂度和性能,排序的代码在这里:
for (int i = 0; i < size; i++)
{
Node current = head.next;
while (current.next != tail)
{
if (current.element.depth < current.next.element.depth)
{
swap(current, current.next);
}
else
{
current = current
我正在编写一段代码,需要将数组中的元素与另一个数组进行比较。
但是我认为这会增加我的时间复杂度,从O(n)增加到O(n^2),因为它已经在第一个数组的一个for循环中。
因此,我在父循环(参数i)中生成了这样的代码:
int m = 0;
int ele = array2[m];
if(array1[i] == ele)
count++;
m++;
但是由于正在做的事情是一样的,只有我发出了一个for循环,所以我想知道时间复杂度确实是O(n)或者变成O(n^2)。
我还理解,这只会比较相同的索引元素,而不是所有索引元素。如果有人能提供更多关于这方面的信息,我将不胜感激。
有一些能帮助我理解我解决的基本的Leet代码问题的时间复杂性吗?
class Solution:
def numUniqueEmails(self, emails: List[str]) -> int:
new_list=[]
for i in emails:
if '.' in i.split('@')[0] or '+' in i.split('@')[0]:
k=(i.split('@')[0].replace('.'
我试过极客上的problem。我提出了一种两个数组的解决方案,第一个数组"arr1“保存从前面到现在的最大高度,而"arr2”保存从后面到现在的最大高度("arr2“从最后填充)。为了计算答案,我在迭代3个数组时执行以下操作: ans += min(arr1[i], arr2[i]) - arr[i] 此解决方案有效,但在最终提交时出现TLE错误。请帮我找出更好的解决方案。 代码: for _ in range(int(input())):
n=int(input())
arr=list(map(int,input().split()))
arr1=[0]*n
ar