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
阶乘的递归计算应该很慢,因为问题的复杂性很高。为什么我的基本实现不是很慢呢?我很好奇,因为这应该是一个糟糕的方法的教科书例子。
是因为C#程序中的一些内部优化或缓存导致的吗?
using System;
using System.Diagnostics;
using System.Numerics;
namespace FactorialRecursion
{
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
Stopwatch stopwatch = new Stopw
目前,我还没有安装任何用于测量循环代码复杂度的程序。但是我想知道递归方法会增加复杂性吗?
例如:
// just a simple C# example to recursively find an int[]
// within a pile of string[]
private int[] extractInts(string[] s)
{
foreach (string s1 in s)
{
if (s1.ints.length < 0)
{
extractInts(s1);
}
public boolean isBalanced(TreeNode root) {
if (root == null) return true;
int left = getHeight(root.left);
int right = getHeight(root.right);
if (Math.abs(left - right) > 1) return false;
return isBalanced(root.left) && isBalanced(root.right);
}
private int getHeigh
尽管我之前在stackoverflow上读了一些问题,看了一些视频,包括this one,但时间和空间的复杂性让我摸不着头脑。我需要找到这个算法的时间和空间复杂度。 public static int aPowB(int a, int b){
if(b == 0){
return 1;
}
int halfResult = aPowB(a, b/2);
if(b%2 == 0){
return halfResult * halfResult;
}
r
/* Function to get diameter of a binary tree */
int diameter(struct node * tree)
{
/* base case where tree is empty */
if (tree == 0)
return 0;
/* get the height of left and right sub-trees */
int lheight = height(tree->left);
int rheight = height(tree->right);
/* get the
我编写了递归和迭代二进制搜索的算法:
递推
AlgorithmBinSrch(a, i,l,x)
// Given an array a[i :l] of elementsin nondecreasing
// order,1<i <=l,determinewhetherx is present,and
// if so,return j suchthat x = a[j];elsereturn 0.
{
if (l =i) // If Small(P) {
if(x=a[i])
return i;
else
时间和空间复杂度是什么:
int superFactorial4(int n, int m)
{
if(n <= 1)
{
if(m <= 1)
return 1;
else
n = m -= 1;
}
return n*superFactorial4(n-1, m);
}
它递归地运行,将n的值减1,直到它等于1,然后它将把m的值减1,或者在m等于1的情况下返回1。
我认为复杂度取决于n和m,所以可能是O(n*m)。
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
假设r是树的根(可以是非二进制的),c是r的子节点,并且每个节点都包含一个整数。
Algorithm findMax(r)
if r = null return null
int maxValue = r.value
if r.isLeaf return maxValue;
for each child c of r do{
if findMax(c) > maxValue
maxValue = findMax(c)
}
return maxValue
下面我附上了一个代码块。请告诉我下面的代码是如何有O(n)时间运行时间的。
def _height2(self, p):
if self.is_leaf(p):
return 0
else:
return 1 + max(self._height2(c) for c in self.children(p))
我不明白它在O(n)时间复杂度中是如何工作的。请帮我学一下。
我想不出这个节选的解决方案:
计算f(g(n))+g(f(n))的复杂度,其定义如下:
int f(int x) {
if (x<=1) return 2;
int a = g(x) + 2*f(x/2);
return 1+ x + 2*a;
}
int g(int x) {
int b=0;
if (x<=1) return 5;
for (int i=1, i<=x*x;i++)
b+=i;
return b + g(x-1);
}
有人能解释我怎么找到解决办法吗?
我试图制作一个程序,通过将数组分成两部分来递归地搜索元素,您能知道下面代码的时间复杂度吗?
public boolean search(List<Integer> A, int B,int l,int r) {
if(l==r) {
if(A.get(l)==B) {
System.out.println("Found at index : "+l);
return true;
}else {
return
我编写这个函数是为了找到数组中第二大元素,但我对它的时间复杂性有一些疑问。如果条件有θ(1)还是增加了递归调用的时间复杂度?
从实验的角度看,它不应大于最大的最大元素,具有分而治之的策略时间复杂度。
int secondmax(int arr[], int first , int last){
if(first+1==last) return arr[first];
int mid= first +(last-first)/2;
int left = secondmax(arr, first, mid);
int right = secondmax(arr, mid,
我得到了一个字符列表,并告诉我写出这些字符的所有'combinations' (不完全是组合)。 e.g. [w,x,y,z] -> w,wx,wxy,wxyz,wy,wyz,wz| x,xy,xyz,xz| y,yz 这个的space and time complexity是什么? 对于TC,我在想,当我们迭代列表时,对于每个元素,我们有越来越少的组合可供选择-但这不是完全的组合;你知道这个模式是什么吗? 与SC类似,如果我可以确定每个元素的模式,那么TC和SC将很容易确定。
考虑到A是k数组的数组。每个内部数组都进行排序,并包含m个元素。
给出了合并A中K排序数组的算法:
// A is array of sorted arrays
K-arrays-merge(A)
1. if A.length == 1
2. return first element of A
3. half = length[A] / 2
4. firstHalfArray = new array[half][m];
5. secondHalfArray = new array[half][m];
6. for (i = 0; i < half; i++)
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
这是我正在尝试分析的一个算法(见下文)。我不明白为什么当合并排序具有O(n logn)时,这会有O(n)时间复杂度,它们似乎都在做同样的事情。
那么两者都有相同的j时间复杂度,如果你让j作为行,那么2^j X c(n/2^j) = cn,它们的运行时间都是log n,其中n是元素的数量。
Algorithm: BinarySum(A, i, n)
Input: An array A and integers i and n.
Output: The sum of the n integers in A starting at index i.
if n = 1 then
return A[i]
我有一个带有嵌套循环的递归函数,我想知道时间复杂度是多少?下面是函数 def csFirstUniqueChar(input_str,letter = 0,num = 1):
if letter == len(input_str):
return -1
for x in range(len(input_str)):
if x == letter:
continue
if input_str[x] == input_str[letter]:
num += 1
if num