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用外循环运行log(n)次和内循环运行k次来计算程序运行时间？

这个问答内容涉及到程序的时间复杂度和循环结构。下面是完善且全面的答案：

在这个问答中，涉及到了外循环和内循环的运行次数，我们可以通过这两个循环的运行次数来估计程序的运行时间。

外循环运行log(n)次，其中n表示输入规模。log(n)是以2为底的对数，表示将n除以2的次数，直观上可以理解为将n逐步缩小为1所需的步数。

内循环运行k次，其中k表示内循环的次数。

根据循环结构的特性，内循环的运行次数会受到外循环的影响。每当外循环执行一次，内循环就会执行k次。因此，总的运行次数为log(n) * k。

程序的运行时间取决于每次循环的执行时间以及总的运行次数。假设每次循环的执行时间为t，那么程序的总运行时间为t * log(n) * k。

需要注意的是，这里的时间复杂度是对程序运行时间的一种估计，它描述了程序运行时间随着输入规模的增长而变化的趋势。具体的运行时间还受到计算机硬件、操作系统、编程语言等因素的影响。

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FishC.com\n”); } } n等于100，也就是说外层循环每执行一次，内层循环就执行100次，那总共程序想要从这两个循环出来，需要执行100*100次，也就是n的平方。...\n”); } } 由于当i=0时，内循环执行了n次，当i=1时，内循环则执行n-1次……当i=n-1时，内循环执行1次，所以总的执行次数应该是： n+(n-1)+(n-2)+…+1 = n(...于是由2^x = n得到x = log(2)n，所以这个循环的时间复杂度为O(logn)。...算法的空间复杂度我们在写代码时，完全可以用空间来换去时间。举个例子说，要判断某年是不是闰年，你可能会花一点心思来写一个算法，每给一个年份，就可以通过这个算法计算得到是否闰年的结果。...“渐进表示法”，这些所需要的内存空间通常分为“固定空间内存”（包括基本程序代码、常数、变量等）和“变动空间内存”（随程序运行时而改变大小的使用空间）通常，我们都是用“时间复杂度”来指运行时间的需求，是用

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下界) 例如：在一个长度为N数组中搜索一个数据x 最好情况：1次找到最坏情况：N次找到平均情况：N/2次找到在实际中一般情况关注的是算法的最坏运行情况，所以数组中搜索数据时间复杂度为O(N) 比如后面的计算...*/ 因为这个代码是没有用到未知数的，循环的次数仅仅只是一个常数，那么这个题的时间复杂度我们就用O（1）表示，将常量用1来替换 // 计算strchr的时间复杂度？...O(N),两层循环就是O(N^2) 具体看程序，最好通过过程去分析 // 计算BinarySearch的时间复杂度？...1*2*2*2*2*2.....找了多少次就乘了多少次2 最后的结果就是这整个数组的长度 2^x=N 所以次数x就是log2N--以2为底N的对数那么对于这个题的话算法的复杂度计算，喜欢省略写成...*/ void rotate(int* nums, int numsSize, int k) { //当前算法时间复杂度是：O(N*K),内循环走了N次，外循环走了k次，那么总的次数就是N*K

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按数量级递增排列，常见的时间复杂度有：常数阶O(1),对数阶O(log 2n),线性阶O(n), 线性对数阶O(nlog 2n),平方阶O(n 2)，立方阶O(n 3),…， k次方阶O(n...这段程序的运行是和n无关的，就算它再循环一万年，我们也不管他，只是一个常数阶的函数 http://hovertree.com/ 【2】当有若干个循环语句时，算法的时间复杂度是由嵌套层数最多的循环语句中最内层语句的频度...x++; 　　该程序段中频度最大的语句是(5)，内循环的执行次数虽然与问题规模n没有直接关系，但是却与外层循环的变量取值有关，而最外层循环的次数直接与n有关，因此可以从内层循环向外层分析语句(5...)的执行次数：则该程序段的时间复杂度为T(n)=O(n 3/6+低次项)=O(n 3) 【3】算法的时间复杂度不仅仅依赖于问题的规模，还与输入实例的初始状态有关。...一个程序执行时除了需要存储空间和存储本身所使用的指令、常数、变量和输入数据外，还需要一些对数据进行操作的工作单元和存储一些为现实计算所需信息的辅助空间。

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重学数据结构（序：概览）

事前分析估算方法一个用高级语言编写的程序在计算机上运行时所消耗的时间取决于下列因素： • 算法选用何种策略 • 问题规模 • 书写程序的语言 • 编译产生的机器代码质量 • 机器执行指令的速度...也就是说，经过log2^n次之后退出循环，所以这个循环的时间复杂度为O(logn)。 2.3.1.4、平方阶看一下下面这个双循环，把 O(n) 的代码再嵌套循环一遍。...System.out.println(i*j); } } 在平方阶上扩展，立方阶O(n³)、K次方阶O(n^k)，也都很好理解，3层循环，k层循环。...2.3.2、空间复杂度空间复杂度是对一个算法在运行过程中临时占用存储空间大小的一个量度，同样反映的是一个趋势，我们用 S(n) 来定义。...S(n)= O(f(n)) 一般情况下，一个程序在机器上执行时，除了需要存储程序本身的指令、常数、变量和输入数据外，还需要存储对数据操作的存储单元。

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怎么计算我们自己程序的时间复杂度

指数阶：指数阶的时间复杂度用O(2n) 、 O(nn) 等表示，这种程序运行效率极差，是程序员写代码一定要避开的大坑。...i = i*2 语句运行了多少次，这时可以假设运行了x次，每次运行后i的值为2、22、23… 当while 语句的条件不满足即i = n时结束，也就是2x = n ， x = log2n ，它的时间复杂度近似于...fn2(); for (let k = 0; k < n; k++) { fn3(); } } } 根据 fn1、fn2 和 fn3 函数自身的时间复杂度，整个程序将拥有不同的运行时间...如果这三个函数它们都是常数阶 O(1)，那么最终的运行时间将为 O(n3)。但是如果只有 fn1 和 fn2 是常数介， fn3 的时间复杂度为 O(n2)，则该程序的运行时间将为 O(n5)。...一般来说，循环中有函数调用，时间复杂度可以用下面这个公式计算： T(n) = n * [ t(fn1()) + n * [ t(fn2()) + n * [ t(fn3()) ] ] ] 函数递归调用的时间复杂度

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Java编程内功-数据结构与算法「排序算法分类与介绍」

算法的时间复杂度度量一个程序(算法)执行时间的两种方法: 事后统计方法这种方法可行,但是有两个问题:一是要想对设计的算法的运行性能进行评测,需要实际运行该程序;二是所得时间的统计量依赖于计算机的硬件\...T(n)不同,但是时间复杂度可能相同.如:T(n)=n^2+7n+6与T(n)=3n^2+2n+2,他们的T(n)不同,但是时间复杂度都是O(n^2) 计算时间复杂度方法用常数1代替运行时间中的所有加法常数...n了,此时循环就结束了,也就是说2的x次方等于n,那么x= log2n也就是说当循环log2n次以后,这个代码就结束了.因此这个时间复杂度为O(log2n)....平方阶O(n^2) 即双层for循环,n*m 立方阶O(n^3) 3层循环 K次方阶O(n^k) k次循环指数阶O(2^n) 常见的算法时间复杂度由小到大依次为:O(1) 平均时间复杂度和最坏时间复杂度...在做算法分析时,主要讨论的时间复杂度.从用户体验上看,更看重程序执行的速度.一些缓存产品(Redis,Memcache)和算法(基数排序)本质就是用空间换时间.

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按数量级递增排列，常见的时间复杂度有：常数阶O(1),对数阶O(log2n),线性阶O(n), 线性对数阶O(nlog2n),平方阶O(n2)，立方阶O(n3),...， k次方阶O(nk),指数阶O(...x=91; y=100; while(y>0) if(x>100) {x=x-10;y--;} else x++; 解答： T(n)=O(1)，这个程序看起来有点吓人，总共循环运行了1100次，...这段程序的运行是和n无关的，就算它再循环一万年，我们也不管他，只是一个常数阶的函数【2】当有若干个循环语句时，算法的时间复杂度是由嵌套层数最多的循环语句中最内层语句的频度f(n)决定的。 ...该程序段中频度最大的语句是(5)，内循环的执行次数虽然与问题规模n没有直接关系，但是却与外层循环的变量取值有关，而最外层循环的次数直接与n有关，因此可以从内层循环向外层分析语句(5)的执行次数：则该程序段的时间复杂度为...一个程序执行时除了需要存储空间和存储本身所使用的指令、常数、变量和输入数据外，还需要一些对数据进行操作的工作单元和存储一些为现实计算所需信息的辅助空间。程序执行时所需存储空间包括以下两部分。

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排序算法第一篇-排序算法介绍

在for循环中，实际需要执行101次(+1的原因是因为，在for循环的时候，需要做最后一次判断，才能推出。因此n个数的计算一共是n+1次操作)。...3n+10和3*n随着n的增加，执行曲线无限接近(折线图中上面两个)，常量值10可以忽略了所以，综上所述，在计算程序(算法)时间复杂度的时候,常量值是可以忽略的 3.3.2：忽略低次项请看下面四个函数...计算时间复杂度的方法用常数1代替运行时间中的所有加法常数T(n)=n^2+7n+6 =>T(n)=n^2+7n+1修改后的运行次数函数中，只保留最高阶项T(n)=n^2+7n+1 => T（n）=n^2...假设循环x次之后，i就大于n了，此时这个循环就退出了。也就是说2的x次方等于n了。那么x=log2n。也就是说当循环了log2n次以后，代码就结束了。因此这个代码的时间复杂度就是 O(log2n)。...因此它所消耗的时间随着n的变化而变化的，因此这类代码都是可以用O(n)来表示它的时间复杂度。

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：O(1) 这个程序看起来有点吓人，总共循环运行了1100次，但是我们看到n没有?...这段程序的运行是和n无关的，就算它再循环一万年，我们也不管他，只是一个常数阶的函数　　【2】当有若干个循环语句时，算法的时间复杂度是由嵌套层数最多的循环语句中最内层语句的频度f(n)决定的。...7 } 8 } 该算法的时间复杂度为：O(n3) 该程序段中频度最大的语句是第5行的语句，内循环的执行次数虽然与问题规模n没有直接关系，但是却与外层循环的变量取值有关...有关，还与输入实例A中的各元素取值和k的取值有关：如果A中没有与k相等的元素，那么第3行语句的频度为 f(n)=n ，该程序段的时间复杂度为 O(n) 　　（6）用时间复杂度来评价算法的性能　　　　...一个算法执行时除了需要存储本身所使用的指令、常数、变量和输入数据外，还需要一些对数据进行操作的工作单元和存储一些计算所需的辅助空间。算法执行时所需的存储空间包括以下两部分。　（1）固定部分。

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1.2.复杂度的概念和分类算法在编写成可执行程序后，运⾏时需要耗费时间资源和空间(内存)资源。...不要着急，下面跟随小编的步伐，开始今天的大头——时间复杂度的介绍： 2.时间复杂度 2.1.函数T（N）在计算机科学中，时间复杂度其实是用一个函数时T（N）来进行表示的，时间复杂度计算的是时间运算的时间效率...100次，这里我们用了大O的第三个规则，对于是常量的循环次数，我们统一用O（1）来表示。...第二种情况是所要找的字符串在中间附近，所以此时一共大约循环了N / 2次，为了与下面的复杂度进行区分，这里的时间复杂度我们用0（2 / N）来表示。...3.空间复杂度 3.1.空间复杂度的计算方法首先，空间复杂度的计算方法其实和时间复杂度是差不多的，它们都是用的大O的渐进表示法，只不过时间复杂度是来计算运行次数的，而空间复杂度是来计算变量的个数的（

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算法执行时间需通过依据该算法编制的程序在计算机上运行时所消耗的时间来度量。而度量一个程序的执行时间通常有两种方法。一、事后统计的方法这种方法可行，但不是一个好的方法。...该方法有两个缺陷：一是要想对设计的算法的运行性能进行评测，必须先依据算法编制相应的程序并实际运行；二是所得时间的统计量依赖于计算机的硬件、软件等环境因素，有时容易掩盖算法本身的优势。...一个用高级语言编写的程序在计算机上运行时所消耗的时间取决于下列因素： (1). 算法采用的策略、方法；(2). 编译产生的代码质量；(3). 问题的输入规模；(4)....⑵ 计算基本语句的执行次数的数量级；　　只需计算基本语句执行次数的数量级，这就意味着只要保证基本语句执行次数的函数中的最高次幂正确即可，可以忽略所有低次幂和最高次幂的系数。...} } 解：当i=m, j=k的时候,内层循环的次数为k当i=m时, j 可以取 0,1,…,m-1 , 所以这里最内循环共进行了0+1+…+m-1=(m-1)m/2次所以,i从0

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