找到以下代码的最大O复杂度
要找到一个代码的最大O复杂度，首先需要了解O复杂度的概念。
O复杂度是一种衡量算法效率的指标，它表示算法的执行时间（或者其他资源消耗）与输入规模的增长率之间的关系。在计算机科学中，通常使用大O符号表示O复杂度。
接下来，我们需要分析给定的代码，找到其中的循环、递归或其他重复执行的部分。这些重复执行的部分通常是代码执行时间的主要决定因素，也是需要重点考虑的部分。
在分析代码的过程中，我们可以考虑以下几个方面来确定最大O复杂度：
- 循环结构：检查是否存在嵌套循环，其中的迭代次数随输入规模增加而增加。在这种情况下，需要将每个循环的迭代次数相乘，得到最大O复杂度。
- 递归结构：对于递归调用的代码，需要确定每次递归调用的次数以及递归深度。最大O复杂度可以通过递归调用的次数和深度来确定。
- 分支结构：分支结构通常不会对最大O复杂度造成很大影响，因为只有在每个分支都被执行的情况下，才会增加算法的复杂度。因此，通常可以忽略分支结构对最大O复杂度的影响。
- 数据结构操作：如果代码中包含了对数据结构的操作，比如数组的访问、链表的遍历等，需要考虑每个操作的时间复杂度，并将所有操作的时间复杂度相加，得到最大O复杂度。
最后，根据代码的结构和上述分析，确定代码的最大O复杂度。在回答这个问题时，可以简要描述代码的结构和关键部分，并给出最大O复杂度的分析结果。
请注意，由于没有提及特定的代码示例，我无法给出具体的答案。但是，你可以使用上述的分析步骤来找到任意代码的最大O复杂度。
相关·内容
我有一个集合，我还不知道要为此使用哪种数据结构。我有两个函数，添加和删除.
这两个函数都需要具有类似的复杂性，因为它们都同样频繁使用。
它的add函数将简单为O(1)，removeMax将为O(log )，或同时为o(1)或其中之一log和其他o(n)。
removeMax应该删除最大值并返回它，并且应该能够多次使用它，所以下次你调用它时，它会删除下一个新的最大值。
是否有一种方法同时使用O(1)或至少日志n进行删除？
浏览 0提问于2019-03-26得票数 4
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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？
浏览 0提问于2012-11-13得票数 12
以下是我问题的背景：
我有一个作业问题:描述一个顶点大小的线性时间算法(即O(|V|))，以确定在所有顶点的最大度为3的图中是否存在最大团。我知道有一个多项式时间算法可以做到这一点。我正在努力想出一个O(|V|)算法来做这件事。此外，我确实意识到一个集团的最大规模是4。
这就是我一直被难住的地方：
在我看来，在这个过程中的某个时刻，你需要枚举所有大小为4的k-字节组，但如何在O(|V|)时间内完成呢？
同样值得注意的是，我尝试过使用动态编程来解决这个问题，但我看不出如何在线性时间内做到这一点。
答案，想法，建议？
浏览 1提问于2013-04-14得票数 0
5回答
Python中min和max函数的大O是什么？它们是O(n)还是Python有更好的方法来找到数组的最小值和最大值？如果它们是O(n)，那么使用for-循环来查找所需的值不是更好吗?或者它们是否与for-循环一样工作呢？
浏览 9提问于2016-02-13得票数 14
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对于Leetcode的前k个常见问题，我有以下代码。
允许的时间限制复杂度小于o(nlogn)，其中n是数组大小
我的大型O不是o(n)的复杂性吗？如果是这样，为什么我仍然超过了时间限制？
def topKFrequent(self, nums, k):
output = {}
outlist = []
for item in nums:
output[item] = nums.count(item)
max_count = sorted(output.values(),reverse= True)[:k]
浏览 43提问于2019-03-05得票数 0
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我对大O符号以及当存在最大值时如何证明它有点困惑。如何用最大值证明O( max { f (n)，g(n)}) = O( f (n)+g(n))？
浏览 0提问于2015-02-08得票数 0
我经历了寻找最长回文子字符串的问题，但这是不同的。给定一个类似"ababa“的字符串，所有前缀的最长回文子串的长度如下所示-
"a“："a”(长度1)"ab“："a”或"b“(长度1)"aba”："aba“(长度3)"abab”："aba“或"bab”(长度3)<code>H 19</code> "ababa“(长度5)<code>H 210</code><code>F 211</code>
这是示例输入/输出->
Sam
浏览 0提问于2020-08-22得票数 0
请帮我找出以下代码的O()、θ()和Ω()时间复杂度。
if(x<A) Func1(n);
else if(x<A+1000) Func2(n);
else if(x<A+5000) Func3(n);
else Func4(n);
给定：
Func1(n)=θ(n)
Func2(n)=θ(2^n)
Func3(n)=θ(logn)
Func4(n)=O(n)
Func4(n)=Ω(logn)
浏览 0提问于2013-04-30得票数 1
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最小长度无排序连续子阵
、、、
我正在尝试这个常见的面试问题，最短、无排序的连续子数组问题语句如下所示。
给出了大小为N的未排序数组A。查找子数组0 <= s < r < N，以便排序该子数组使整个数组排序。
我的方法：
我的想法是基于选择排序。我们可以遍历给定的数组A，选择元素A[i]。对于所选的每个这样的元素，我都试图确定其在排序数组中的正确位置。为此，我将A[i]与每个A[j]进行了比较，比如i < j < N。但是正如您所看到的，这种方法采用了O(N*N)时间复杂性，但是法官期望O(N)时间复杂性的解决方案，以及明显的O(1)额外空间。有人能帮我找到一个可以接受的解决方案吗？
浏览 1提问于2020-06-01得票数 2
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在未排序的数组中，(我们可以预处理这个数组)。如何在O(1)时间内回答以下查询？查找从索引i到j的最大值
编辑：预处理可以占用O(n)时间和O(n)顺序的额外内存，这样就可以在O(1)时间内回答经常出现的查询。
浏览 4提问于2012-09-15得票数 2
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问题
给出了一个简单的无向图G= (V，E)，其中x-V=n=节点数，x-E=m=m=边数，检验G是否三连通.也就是说，在随机删除任意两个边后，G是否保持连通(从每个节点到所有其他节点存在一条路径)。所需时间复杂度: O(n^2(n + m))
我的解决方案
对于G中的每个节点，执行以下操作：
检查节点是否至少有3条边缘到3个不同的节点: O(1)。
忽略节点并运行深度优先搜索剩余的图，以检查它是否仍然连接: O(n + m)
时间复杂度: O(n(n + m)) = O(n^2(n + m))。
我的解决方案正确吗？
浏览 3提问于2019-09-13得票数 1
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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
浏览 18提问于2017-03-10得票数 2
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如我们所知，动态规划(DP)通常可以在时间O(n^2)或O(n^3)中解决问题，其中朴素方法需要指数时间。但是，使用DP是否需要O(n^4)时间来解决更困难的问题？
浏览 2提问于2015-04-17得票数 0
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我想找出数组中两个数字之间的最大差，每分钟必须在减法器之前。例如:在数组(3、1、5、4、2)中，最大差异应该是3 (5-2)。在数组(100，3 ,200)中，最大差应该是97(100-3)。
int max = 0, diff;
for(int i = 0; i<n; i++){
for(int j = i+1; j < n; j++){
diff = D[i] - D[j];
if(diff > max)
max = diff;
}
}
return max;
我知道它具有O(n^2)的时间复杂性，但我希望它恰好是O(nlogn)。
浏览 7提问于2019-10-16得票数 0
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在n-element Fibonacci堆上执行-element的实际最长时间是多少？
它是O(D(n) + t(H))吗，其中D(n) = lg*n是n元素堆中节点的最大度，t(H) = O(n)是堆H中的许多根？
这是否意味着上述问题的答案实际上是O(n) = Theta(n)？如果没有，请纠正我的想法并回答。
浏览 0提问于2014-02-10得票数 0
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通过创建一个带有辅助数据结构的堆栈类来跟踪每个push()和pop()中的k个最大/最小数，是否有可能在查找数组中的k个最大或最小数时具有O(1)时间复杂度。由于检索为O(1)，因此在get方法中返回k个元素
浏览 1提问于2019-03-23得票数 1
1回答
我最近参加了一次考试，题目是:你的朋友为优先级队列想出了一套算法，这些算法执行以下操作：O(1)中的Insert(S, x)、O(1)中的Peek-Max(S)、O(1)中的Remove-Max(S)和O(logn)中的Increase-Key(S, x, k)。你如何向你的朋友证明这套算法是不可能的？
我真的很紧张，因为我肯定我得到了错误的答案。我说过优先级队列必须具有这样的属性，即对于一组元素[A1, A2, ... An]，它需要具有关系[A1 >= A2 >=...>= An]，而我现在意识到这不是真的。只有第一个元素需要大于其他元素(假设是最大优先队列)。因此，in
浏览 1提问于2016-02-19得票数 0
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如果您转到leetcode.com/problems/find-the-duplicate-number/solution/ (问题287)，会给出以下解决方案：
def findDuplicate(self, nums):
seen = set()
for num in nums:
if num in seen:
return num
seen.add(num)
该解决方案的时间复杂度为O(n)。
我在试着弄清楚为什么会这样。我的想法是，如果你得到下面的列表：
x= 1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11，即数字
浏览 18提问于2019-11-07得票数 0
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我在中读了一篇关于如何使用平衡BST实现字典的文章，并发现了这一行：
如果将密钥存储在二叉树中，则良好平衡的BST将需要与M* log N成正比的时间，其中M是最大字符串长度，N是树中的键数。
我不明白这怎么会是O(M*logn)，考虑到平衡的BST总是保持O(logn)的最大高度，这不是(logn)吗？
浏览 2提问于2022-01-31得票数 0
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大O得到最大数
、、
最近问到了这个问题：
编写一个包含数组(每个数组包含从最大到最小排序的数字)和一个数字(n)的函数。返回n个最大数字。
例如：
findLargest([ 10，5，3，1，9，8，7，6，11，2，1，0 ]，5) => 11，10，9，8，7
findLargest([ 15，5，3，1，10，8，7，6]，3) => 15，10，8
这样做无需复制或修改数组(只需从数组中读取)。优化时间复杂度。
我想出了这个问题，但对我的解决方案并不满意：
function findLargest(numberArrays, n ) {
var results = [];
var p
浏览 1提问于2015-11-19得票数 3
2回答
我的老师教我Flash排序算法，它的成本大约是O(n)。在运行这种类型之前，我必须了解数组中哪些元素是最大的，哪些是最小的。
这是我的解决办法：
//n is a size of array a[]
for(int i = 0; i < n ; i++){
if (_max < a[i]) _max = a[i];
if (_min > a[i]) _min = a[i];
}
设f(n)是这个for-循环中的一个条件运算符(比较变量i除外).因此，它的成本：
比较_max和ai的时间
比较_min和ai的时间
因此，f(n) = 2n。
我的朋友写了
浏览 0提问于2017-05-28得票数 3
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1回答
请帮助查找给定代码的复杂性。是O(N+N+N)还是O(N^3)还是其他东西？请解释一下我的理解。谢谢。
代码
def finder(arr1,arr2):
count={}
for x in arr1:
if x in count.keys():
count[x]+=1
else:
count[x]=1
for x in arr2:
if x in count.keys():
count[x]-=1
else:
count[x]=1
for key,num in
浏览 2提问于2022-06-03得票数 0
5回答
与Big符号一样，"O(1)“可以描述以下代码：
O(1):
for (int i = 0; i < 10; i++) {
// do stuff
a[i] = INT;
}
O(n):
for (int i = 0; i < n; i++) {
// do stuff
a[i] = INT;
}
O(n^2):
for (int i = 0; i < n; i++) {
for (int j = 0; j < n; j++) {
浏览 7提问于2013-06-15得票数 30
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4回答
今天是我开始学习算法和算法分析的第一天。更具体地说，渐近分析。但在我开始之前，我有一个简单的问题需要澄清，我似乎在其他地方找不到。给出下面的代码片段，在Big O表示法中，算法的复杂度是多少？ // Linear Computation: O(n)
....
//Merge Sort: O(n log(n))
....
//Merge Sort: O(n log(n))
....
//Nested for loops iterating n times each: O(n^2)
.... 我的假设是Big O: O(n) + (2 * O(n log (
浏览 25提问于2020-08-24得票数 0
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以下递归函数的时间复杂度是多少？
int DoSomething(int n){
if(n<=2)
return 1;
else
return (DoSomething(floor(sqrt( n) )) + n);
}
备选方案如下：-
O(n^2)
O(n log n) //所有日志均以2为基数
O(原木n)
O(原木n)
浏览 0提问于2017-06-29得票数 0
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1回答
从数组中寻找最小最大对
、、、
给定N个整数的排序数组，我需要找到具有不同索引(i!=j)的所有对。我需要最大的(a[j]+a[i]-1)和最小(a[j]-a[i]+1)的所有对与(j>i)。数字并不是唯一的，但它们的配对是允许的。数字不能与自己配对。
我现在在做的是：
for(i=0;i<n;i++)
{
for(j=i+1;j<n;j++)
{
MAX= max(MAX,a[j] + a[i] -1);
MIN=min(MIN,a[j]-a[i]+1);
}
}
这给出了O(n^2)的时间复杂度。有没有办法把它减少到O(nlogn)，甚至更少？
浏览 0提问于2017-02-12得票数 2
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我正在研究，演讲者说，获取t元素列表中最大的n元素可以在O(t + n)中完成。
那件事怎么可能？我的理解是，创建堆将是O(n)的，但是nlargest本身的复杂性是什么，是O(n + t)还是O(t) (以及实际的算法是什么)？
浏览 2提问于2014-04-13得票数 29
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我为选择排序创建了一个代码，但我的老师问我代码的时间复杂度是多少，所以我需要帮助才能得到它。我不确定我的代码是否与其他选择排序相同，其中最坏的情况是O(n^2)，最佳时间情况是O(n)。
代码：
def selection(collection):
for endnum in range(len(collection)-1, 0, -1):
print(collection)
max_idx = endnum
if max(collection[0:endnum]) > collection[endnum]:
max_idx = collectio
浏览 5提问于2022-01-20得票数 0
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3回答
降低时间复杂性
、、
提出的问题是使用
struct match_score
{
char country[20];
int score;
};
其中结构与击球手的得分和他得分的国家有关。我们必须找到他的平均水平最高的国家。
我已经写了一个代码，它的时间复杂度是O(n^2)。有谁能建议我如何将时间复杂度降低到O(nlogn)或O(n)
代码为O(n^2)
#include <stdio.h>
#include <string.h>
struct match_score
{
char country[20];
int score;
};
char *func(struct match
浏览 3提问于2013-07-22得票数 0
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我通常在数据库中查找最小/最大值的方法是使用 var employeeWithMinSalary = employees.OrderBy(x=>x.Salary).First()
var employeeWithMaxSalary = employees.OrderByDescending(x=>x.Salary).First() 然而，性能是O(n * Log(n))。 是否有其他方法可以仅使用Linq将性能优化到O(n)？(没有其他库)
浏览 18提问于2019-08-24得票数 0
2回答
我要解决的问题如下:我想在给定的数组中找到一个最大的数字跨度，该数组由正整数和负整数组成，返回最大( Ai)，从而使1<= i<j <= n，并给出了解决这个问题的nlogn时间算法(-)：
找到数组的n阶统计量的索引，设为"i“。
求数组的一阶统计量的索引，设为"j“。
如果i> j，则返回差异，因为我们找到了数组的最大值和最小元素之间的差异，因此终止返回差异。
如果j>，我将数组分成两半，并在两个部分中找到最大跨度，即A1.i和Ai +1.N通过递归调用该算法，当算法找到这样的一对i，j时，它返回这些对之间的差异，否则它会继续递
浏览 5提问于2013-10-10得票数 0
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从文件读取的数据存储在一个字典中，文件标题作为关键字，值存储在另一个字典中，该字典将单词作为关键字，并将它们的出现项作为值。下面是该结构的一个示例：
data = {
'file1.txt': {
'word1': 45,
'word2': 23,
...
}
'file2.txt': {
'word3': 25,
'word4': 10
...
}
...
}
我
浏览 4提问于2016-07-17得票数 0
1回答
网络流中的“增长边”
、、、
我们得到了一个网络流，以及一个网络中的最大流。如果以任意正数增加边的容量，则称为增长边，也会增加最大流。
给出了一种算法，该算法在$O(n^2)$上寻找增量边(如果存在)并运行。
我想到了以下的想法-
求出图中的最小割集，这是福特-富尔克森算法给我们的.
将切割的左手边的所有边的容量增加1。
在剩余网络中运行BFS，以确定是否存在改进的路径。如果存在这种情况，我们就会有越来越多的优势。为了找到它，我们必须把原来的网络和新的网络进行比较。我们必须这样做n次，因为每次增加容量1.时，我们都必须检查是否有一条改进的路径。
对不对，我是否符合规定的运行时间？
谢谢!
浏览 4提问于2018-08-17得票数 1
The problem：在MxN网格中，从左上角到右下角寻找许多可能的方法，而您只能向下或向右移动。
这是我写的两种算法。结果看起来很好，但我无法计算出时间和空间的复杂性，我对复杂程度有一些猜测，但我无法以“正确”的方式来证明它们。
朴素算法：
function gridTravel(m, n) {
if(m<1 || n<1) return 0;
if (m === 1 || n === 1) return 1;
return gridTravel(m-1, n) + gridTravel(m, n-1);
};
co
浏览 2提问于2021-09-16得票数 1
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假设我们有一个矩阵B，大小为n×n，具有不同的整数元素。如果局部最大值大于它的所有邻居(也是对角线)，则存在局部最大值。假设B恰好有一个局部最大值，B的每一列都有一个局部最大值。证明了我们可以在比O(n)更好的情况下找到B的局部最大值。
我的尝试:我想象“假设B恰好有一个局部最大值”这句话是为了告诉我一些关于定位(排序？)元素，但我似乎能抓住它。好于O(n)是一个约束的事实告诉我使用分而治之( O(logn*logn) ?)是一种很好的方法，但我不确定要递归到什么地方。
浏览 2提问于2017-09-12得票数 1
给定一个具有N个整数的数组A，我们需要找到子数组的最高和，使每个元素小于或等于给定的整数X。
示例:让N=8和数组为3 2 2 3 1 1 1 3.现在，如果是x=2，那么通过A2 + A3之和回答是4，如果我们考虑1基索引的话。如何在O(N)或O(N*logN)中解决这个问题
目前正在通过检查每个可能的子阵来实现O(N^2)方法。如何降低复杂性？
浏览 4提问于2015-03-28得票数 0
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我有尺寸为n x n的二维数组.给出了每一行和每列的最大元素。例如，如果n= 4：
int[][] arr = {{2, 3, 10, 1}
{9, 2, 8, 12},
{5, 18, 2, 10},
{7, 9, 3, 5}}
我还有每一行的最大值为10，12，18，9，每列的最大值为9，18，10，12。所以我想在O(logn)中找到整个数组的最大元素，也就是18。这个问题有什么算法吗？
浏览 6提问于2017-09-11得票数 0
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我被分配了一项关于在泛型树上执行某些查询的任务。输入是一个无向连通图，有N个节点和N-1条弧(基本上是一棵树)，每个都有一定的成本，目标是回答关于这个结构的Q个查询。每个查询都包含图的一个额外的弧(具有给定的成本)，并且只有当图中有一个弧(具有更高或相等的成本)可以被替换时，某个查询的答案才是YES，从而保持图中的连通性。
现在，我提出的解决方案使用DFS在图中查找查询中包含的弧的两端之间的路径:如果此路径包含更高(或相等)的成本弧，则答案是肯定的，否则就是否定的。
因此，每个查询都是O(N)，但我需要对其进行重大改进:我一直在尝试使用内存以某种方式使用前面查询的结果，但到目前为止都没有效果。
浏览 0提问于2021-01-24得票数 0
福特-富尔克森算法会在O(mn)时间内找到具有n顶点和m边的单位容量流网络(所有边都有单位容量)的最大流吗？
浏览 8提问于2015-11-06得票数 7
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2回答
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
浏览 0提问于2013-02-20得票数 6
在使用CompareToAll方法实现数组中的get Max number时，增强了不将每个数字与其他数字进行比较，而是仅将每个数字与之后出现的数字进行比较。本质上，当前数字之前的每个数字都已经与当前数字进行了比较。因此，如果只与当前数字之后的数字进行比较，则该算法仍然是正确的。现在我明白了为什么最坏的运行时间是O(n2) O("n平方“)，但我不能理解的是为什么最快的运行时间是O(1)。
我想在最好的情况下它应该等于O(n)
浏览 2提问于2011-02-28得票数 1
1回答
我想了解以下方法的空间复杂性。我自己尝试了最简单的方法。时间复杂度为O(n)。无法确定空间复杂度是O(1)还是O(n)，因为我在每次迭代中重新分配一个(字符串)。
public boolean anagram2(String a, String b) {
if (a.length() != b.length()) {
return false;
}
for (int i = 0; i < a.length(); i++) {
if (a.contains("" + b
浏览 0提问于2019-08-24得票数 2
3回答
考虑以下C-函数：
double foo (int n) {
int i;
double sum;
if (n == 0) return 1.0;
else {
sum = 0.0;
for (i = 0; i < n; i++)
sum + = foo (i);
return sum;
}
}
上述函数的空间复杂性是
1) O(1)
2) O(n)
3) O(n!)
4) O(n^n)
在以上问题中，我认为答案应该是(2)，但答案是(3)选项。虽然它是递归函数，但是堆栈的
浏览 2提问于2014-01-13得票数 3
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2回答
股票价格的最大利润
、、、、
我正试图用O(nlogn)时间计算一个分而治之的算法来解决以下现实世界的问题-
假设我们有一系列的股票价格。想出一个算法，打印出一个数组，每天我在数组中的利润最大。
例如，如果数组A= 4,6, 2，1，我们的天将代表每个索引，我们的输出将是一个数组，值为2，-4，-1，-1，最后一天是值-Ai。
我想出了一个蛮力算法-
1.) Scans the array for max after A[i]
2.) Subtracts A[i] with max, places value in A', iterates to next day
3.) When max rea
浏览 7提问于2016-05-03得票数 3
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1回答
单调函数中的第一严格大元
、、、
我有函数f:N->Z，其中f( i ) < f(i+1)对每个i。
目标是在O(log n)中找到n= min{ i_ f(i) >0}的最佳算法。
-calling函数f(i)是基本运算。
O(log )建议使用二进制搜索，但我很难用什么作为上限。
如能就如何处理这一问题提出任何建议，将不胜感激。
编辑：
问题类似于在排序数组中找到第一个严格更大的元素，不同的是这里我在数组中有函数，所以我没有上限。
问题更多的是理论上的，我不需要实施解决方案。
浏览 0提问于2021-02-23得票数 0
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3回答
排序与插入的大O运行时间
、、、、
因此，如果您使用快速排序来对数组进行排序，则可以使用快速排序在O(nlogn)中进行排序，然后在排序之后，可以使用二进制搜索算法将新元素插入到O(logn)中的数组中。
我的问题是，有没有一种方法可以证明，如果可以在O(logn)时间内插入到排序数组中，这意味着排序算法必须至少是O(nlogn)？
换句话说，这两种算法的运行时间之间是否存在关系？
浏览 0提问于2012-11-06得票数 0
1回答
以下代码的大O是什么： y=1;
x=3;
for(int i =1 ; i < =n ; i*=2)
for(int j =1; j<= i * i; j++)
if (i % j == 0)
for(int k = 1; k<=j; k++)
y=y*x; 我的想法是:看看另一个类似的问题，我认为最里面的循环是O(n)，第一个循环是中间的O(log (n))..as，它的O(n^2) 因此，总体结果将是O(log(n)*n^3) 我的回答和思考方式正确吗？我是新手，所以我希望我能得到一些帮助来解释这个循环是
浏览 21提问于2021-11-14得票数 3
1回答
给出了一个n个整数的未排序数组，您希望找到数组中是否有任何重复项(即任何整数出现不止一次)。
该算法基于大小为n个整数的未排序数组。使用嵌套循环来查找重复项，其复杂度为:O (N^2)
如果我们限制输入数据以实现一些最好的情况场景，那么如何限制输入数据以实现更好的大O复杂度？描述一种处理此有限数据的算法，以查找是否存在任何重复数据。什么是大O复杂性？
这些问题提出以下问题：
如何限制数据的一种方法。
这将如何改变您查找重复项的算法，以及更好的大O复杂度是什么。
我想出的答案是：
如果我们将数据限制在5 (n = 5)的数组大小上，我们可以将复杂度降低到O(N)。
如果数组是排序
浏览 1提问于2014-03-15得票数 0
public static Word[] simpleSelect(Word[] array, int k){
k= array.length;
for(int i = 0; i< k-1; i++){
for(int j = 0; j<k-i-1; j++){
if(array[j].compareTo(array[j+1]) < 0){
swap(array,j, j+1);
}
}
}
return ar
浏览 2提问于2018-10-31得票数 1
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