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2
回答
当时间复杂度根据n为偶数/奇数变化时,
算法
S的
最佳
和
最坏
情况时间
、
、
、
算法
S对A中的每个奇数执行O(logn)-time计算。 由此,我了解到时间复杂度随着n的偶数或奇数而变化。O(logn)的
最佳
情况是O(logn),
最坏
的情况是O(logn)。我是不是遗漏了什么?换句话说,
算法
S的
最坏
情况运行时应该是n*O(n)。
最佳
情况将由n个奇数的
浏览 1
提问于2015-02-17
得票数 2
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2
回答
算法
的例子有不同的
最坏
情况上界、
最坏
情况下界和
最佳
情况界。
、
、
对于一组
最坏
的情形,A是否有
算法
A,使A有不同的
最坏
情形上界和
最坏
情形下界?此外,对于某些输入集,它应该有不同的
最佳
情况界,而不等于任何
最坏
情况下的界。例如,假设H是一种假设
算法
,使得H具有
最坏
情况下界Ο(n^3)、
最坏
情况下界Ω(n^2)和
最佳
情况运行时间Θ(n)。谢谢:)
浏览 4
提问于2014-09-14
得票数 1
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3
回答
用
最坏
/avg/
最佳
情形进行渐近分析
、
、
、
、
我知道
最坏
的/avg/最好的情况是用来确定
算法
的复杂度时间成一个函数,但是它是如何用于渐近分析的呢?我理解上/紧/下界(大O,大欧米茄,大θ)是用来比较两个函数,并看到它的极限(增长)是从另一个角度看的,随着n的增加,但我很难看出
最坏
/avg/
最佳
情况大O和渐近分析之间的区别。把我们的
最坏
/avg/
最佳
情况大O计算到渐近分析和测量界,我们到底能得到什么呢?我们会用渐近分析来具体比较
最坏
浏览 5
提问于2013-08-11
得票数 0
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1
回答
将一种
算法
相对于另一种
算法
的速度表示为输入大小的函数
、
、
、
我有两种矩阵乘法
算法
-一种比另一种更有效-并在计算N = [500, 1000, 1500, 2000, 2500]的两个NxN矩阵的乘积时测量了这两种
算法
的速度。
浏览 0
提问于2017-10-27
得票数 0
1
回答
算法
的
最佳
情况和
最坏
情况:什么时候它们被认为是“相同的”?
、
我试图确定以下
算法
的
最佳
情况和
最坏
情况,但由于我们的教授声称
算法
的
最佳
情况和
最坏
情况是“相同的”,所以我真的很困惑。,下面是我最初的想法:
最坏
情况:输入数组可以是任意大的(N个元素),每个元素至少需要扫描一次,并且需要线性时间(O(N)) 我在另一篇文章中看到了类似问题的解释,解释是,无论输入数组有多大/多小,
算法
浏览 4
提问于2022-02-08
得票数 0
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2
回答
算法
的下界和上界
、
我正在学习
算法
分析。它们是否只适用于“
最坏
情况”,或也可与其他情况一起使用(“一般情况”和“
最佳
情况”)?
浏览 0
提问于2015-01-07
得票数 3
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1
回答
二值搜索的复杂性
、
、
、
解决方案:我们将使用二进制搜索找到“
最佳
”的第一种情况,然后打印直到瓷砖不再是“
最佳
”为什么需要使用最好的情况和
最坏
的情况,不是大O和欧米茄
算法
可以执行的最好和
最坏
的情况吗?他的分析是
最坏
的情况: Theta(logn + k)如果我用
最坏
情况的概念来指数据,与
算法
无关
浏览 3
提问于2012-02-27
得票数 6
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2
回答
我们需要知道/查找/分析
算法
的每个情况{
最佳
、平均和Worst...all}场景吗?
、
在有关数据结构和
算法
的书籍中,我们经常看到它们并不分析所有
算法
的每个案例场景。 一些
算法
与平均情况一起讨论,一些
算法
具有平均和
最坏
情况,而另一些
算法
则是
最佳
、平均和
最坏
情况。为什么我们不需要知道所有
算法
的所有情况?
浏览 1
提问于2011-07-17
得票数 4
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2
回答
对大O表示法仍然有些困惑
、
、
所以我一直读到,如果某个东西是O(n),它通常是指一个
算法
的
最坏
情况,但它不一定要提到
最坏
的情况,这就是为什么我们可以说插入排序的
最佳
情况是O(n)。不过,我真的搞不懂那是什么意思。我知道,如果
最坏
的情况是O( n^2 ),这意味着在
最坏
情况下表示
算法
的函数增长不快于n^2(有上界)。但是如果你把O(n)作为最好的例子,我该怎么理解呢?在
最佳
情况下,该
算法
的增长速度不超过n?我画的是一个以n为上界的图,就像如果
算法
浏览 2
提问于2014-01-20
得票数 9
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2
回答
算法
、上界/下界和
最佳
/
最坏
情况
、
、
对于
算法
,最好/
最坏
情况的界限是如何联系的?
最坏
情况是否与上界同义,而
最佳
情况是否与下限同义?或者你至少可以从另一个中派生出一个?或者它们是完全没有关系的?
浏览 6
提问于2015-06-22
得票数 2
1
回答
比较
最佳
和平均时间复杂度
、
真或假:
最坏
情况复杂度为O(n^2)的
算法
的
最佳
情况时间复杂度优于
最坏
情况为O(n^3)的
算法
的平均情况。 我正在准备期末考试,我偶然发现了这个问题。我觉得很明显的答案是肯定的,但是我找不到证据,因为我找不到一个很好的三次时间
算法
。有人有什么建议吗?
浏览 1
提问于2014-12-08
得票数 1
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3
回答
Cormen插入排序中的矛盾
、
、
、
在Cormen定理3.1中说 证明了
算法
的运行时间为Big-theta(g(n))当且仅当它的
最坏
情况运行时间为Big-oh(g(n))而
最佳
情况运行时间为big-omega(g(n))我的意思是,如果我们遵守必须证明的问题,我们得出结论:对于渐近更紧的界( Big-oh(g(n)) f(N)=big
浏览 7
提问于2013-07-03
得票数 1
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1
回答
非递归
算法
的效率分析
、
我试图分析一个
算法
,用5个步骤来估计它的时间效率。 Algorithm UniqueElements (A[0 … n-1)distinct我说
算法
的基本操作是比
浏览 3
提问于2017-01-31
得票数 1
1
回答
二进制搜索
算法
的时间复杂度
、
我在Cormen书中所研究的二进制Saerch
算法
的时间复杂性是:我的疑问是,他们为什么直接用“大O”符号写出了这两种复杂性。我可以说
最佳
案例复杂性是Theta (1)和
最坏
情况复杂性是Theta (log n)吗?
浏览 2
提问于2020-01-11
得票数 1
2
回答
最坏
情况等于
最佳
情况
算法
。
、
我试图回答这个关于
算法
的问题,但我不明白这可能是什么。我没有任何例子可以提供给你们,我和你们分享的和我分享的一样: “如果
最坏
情况下的X
算法
的复杂度等于
最佳
情况下的Y
算法
的复杂度,那么这两种
算法
中哪一种更快?请解释为什么!”
浏览 2
提问于2021-07-01
得票数 0
回答已采纳
1
回答
算法
时间复杂度的近似平方根
、
、
挑战 找到一种
算法
,使得
最坏
情况下的时间复杂度与n^2成正比,而
最佳
情况与n成正比,其中n是
算法
输入的大小。在给定一个值x的情况下,通过运行所选择的
算法
,得到x的近似平方根,并将所选
算法
的输入数(待代码确定)安排为
最坏
的情况性能;重新排列
算法
的输入值,以获得
最佳
的情况性能,这将近似于
最坏
情况运行时间的平方根。
算法
必须使用,且必须具有n^2的
最坏
情况时间复杂度和n的
最佳</e
浏览 0
提问于2014-06-07
得票数 6
2
回答
为什么大oh (O)也用来表示
算法
中的平均情况和
最佳
情况?
、
、
如果Big oh代表
最坏
的情况,为什么要用它来表示
算法
的平均和
最佳
情况,比如快速排序时间复杂度average is O(nlogn) best is O(nlogn)而不是Omega(nlogn) worst
浏览 0
提问于2017-02-10
得票数 1
1
回答
最佳
渐近表示法
、
如果一个
算法
最坏
的运行时间是6n^4 + 2,其
最佳
运行时间是67+ 6n^3,那么最合适的渐近表示法是什么?是Θ(n^2)吗?
浏览 1
提问于2022-02-02
得票数 -1
回答已采纳
1
回答
求最大子阵和的一个
算法
的大ω
、
我有一个
算法
,我正在尝试找出此
算法
的
最佳
情况(渐近表示法),以解决最大子数组和问题: s = s + A[i] m = s查看
算法
,使用渐近表示法数学很容易确定
最坏
的情况(每个循环在其
最坏
的
浏览 2
提问于2015-10-03
得票数 2
5
回答
算法
的
最坏
情况怎么会有不同的界限呢?
、
、
、
我知道
算法
永远不会比上限更长,也永远不会比下限更快。然而,我不知道
最佳
情况下的时间存在上界,而
最坏
情况下的时间存在下界。我不能完全理解这个..。给定的运行时间可以有不同的上下限?例如,如果有人问:“证明某个
算法
在大小为n的堆上的
最坏
情况运行时间是Big Omega(lg(n))”。当给定一个运行时间时,你怎么可能得到一个下限,任何下限呢?那么,总而言之,一个
算法
的
最坏
情况的上界可以不同于它的
最坏
情况的下界?这怎么可能呢?一旦给定了这种情况,界限不是变得
浏览 3
提问于2014-10-16
得票数 2
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