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1
回答
O
(
N+N
)
与
大
O
记法
中
的
O
(
2N
)
相同
吗
?
、
如果我有一个只有两个简单循环
的
程序,没有其他东西,就会得到
O
(
N+N
)。对于时间复杂度很大
的
O
符号,我们可以将
O
(
N+N
)简化为
O
(
2N
)
吗
?如果不是,两者在时间复杂度方面有何不同?我为这个简单
的
问题道歉,但我刚刚开始学习这些概念,我
的
学习指南一直使用
O
(
N+N
)而不是
O
(
2N
),这让我感到困惑。
浏览 38
提问于2020-07-01
得票数 0
1
回答
嵌套顺序循环
的
大
O
表示法
我一直在搜索关于
大
O
符号
的
论坛,学到了很多。我
的
问题很具体,我认为一个独特
的
例子会更好地帮助我理解
大
O
,我忽略了常量。 for(int j = 0; j < n; j++)}for(int j = 0; j= 0; l <
浏览 1
提问于2013-04-03
得票数 0
回答已采纳
1
回答
对于一个时间复杂度为
O
(N+M)
的
算法,如果M总是小于N,那么时间复杂度可以说是
O
(N)
吗
?
、
、
给出了一个时间复杂度为
O
(N+M)和M<N
的
算法。这是对
的
吗
?
浏览 3
提问于2022-09-06
得票数 0
1
回答
有像
O
(0)这样
的
大
O
记法
吗
?
、
我想知道作为一个概念,是否有可能有一个
O
(0)
的
Big-
O
-Notation (在非常特定
的
场景
中
)。现在,我想表达我为了对列表进行排序而不得不进行
的
交换
的
Big-
O
表示法。在这个非
浏览 0
提问于2020-11-19
得票数 0
2
回答
如果我知道n> m,这个算法
的
时间复杂度是多少?
、
、
我有以下算法,它查找两个排序
的
列表
中
的
共同项: list intersection; intintersection; j++; }} 我认为时间复杂度是
O
(m+n),但是如果我知道List2
的
大小大于List1
的
大小,该怎么办?我
的
浏览 3
提问于2022-05-20
得票数 2
3
回答
如何计算这样
的
程序
的
复杂性?
、
、
、
、
所以我一直在研究算法
的
复杂性,但这一项我无法相信。如果我用一个全局变量来检查函数被调用了多少次,它就会计算出数字11,然后说复杂度是
O
(2*N),但是当我考虑这个问题时,我认为复杂度将是
O
(N)。
浏览 3
提问于2021-10-06
得票数 0
回答已采纳
1
回答
我在一个
大
O
运行时计算Math.max
吗
?
、
我假设Math.max可以找到它必须循环
的
最大值,并通过它提供
的
所有值进行比较。因此,它实际上是循环。我
的
JS代码: let waterAmount = 0; } // returns 6
大
<e
浏览 1
提问于2021-06-22
得票数 0
回答已采纳
1
回答
从
O
(
2N
)到
O
(N)
的
优化算法是否使其速度提高了一倍?
、
、
、
、
在
大
-
O
表示法
中
,
O
(N)和
O
(
2N
)描述了同样
的
复杂性.也就是说,在
O
(
2N
)上,算法
的
时间和空间复杂度
的
增长率实质上等于
O
(N)。
与
O
(N^2)等复杂度
的
算法相比,当N.在一个输入N为100万或更多
的
程序
中
,在我看来,将时间复杂度减半实际上会节省相当多
的
时间,因为程序执行
浏览 3
提问于2021-04-02
得票数 2
回答已采纳
5
回答
两个非嵌套循环
的
大
O
表示法
、
、
、
对于两个没有嵌套
的
循环,Big表示法是什么?
浏览 1
提问于2015-12-23
得票数 19
回答已采纳
1
回答
这些算法复杂性
的
大
O
符号
、
.*2* 1)/2( iii)
2n
(lg n) + 1001我相信ii)和iii)是非常简单
的
,
大
O
( ii)是
O
(n^3),
大
O
( iii)是
O
(n log n),但是如果这些是错误
的
,请告诉我。对于我,我假设它遵循
与
1+2+3+4+...+n
相同
的
浏览 2
提问于2022-05-20
得票数 2
回答已采纳
2
回答
大
O
符号解释?
当我在Coursera中学习算法课程时,我遇到了一个关于
大
O
符号
的
问题,即
O
(n2) =
O
(n)。我在Stack overflow
中
检查了一些其他答案,一些帖子说Big Notation意味着“上限”。基于这个定义:我可以说
O
(n) =
O
(2^n)因为
O
(n)<=
O
(2^n)
吗
?
浏览 0
提问于2019-04-16
得票数 0
1
回答
关于快速分类杀手
、
、
你们
中
的
一些人可能偶然发现了这篇可爱
的
文章-- \ 真正有趣
的
是,他如何修正快速排序以在
O
(N log N)
中
针对已定义
的
对手执行。快速排序可能会选择中间元素作为每个步骤
的
枢轴,因此总是将输入序列完美地分成两半。在
O
(N)运行时间内可以确定地找到中值,因此总运行时间总是
O
(N log )。我
的
问题是,线性时间中值查找算法不会使用
相同
的
比较函数,在
O</e
浏览 1
提问于2010-11-28
得票数 5
回答已采纳
1
回答
寻找算法
的
时间复杂度
、
、
我正在尝试查找以下代码
的
大
Theta:for i=1 to
2n
do: k+=1 while(
O
(1) operations)我知道第一个循环总是在
O
(n)上运行,第二个循环至多是
O
((
2n
)^2) -当i=
2n
时。while运行
2n
^2 (这是正确
的
吗
浏览 18
提问于2019-11-06
得票数 0
回答已采纳
2
回答
简单表达式
的
大
O
表示法
、
、
为什么如定义所示 n ,c > 0 因为可以有很多上界,所以其他
的
更好
的
上界
浏览 4
提问于2015-11-15
得票数 0
回答已采纳
1
回答
这个函数
的
时间复杂度是多少?
、
、
如何逐步计算该函数
的
时间复杂度? 此函数将邻接列表转换为矩阵,操作矩阵,然后将矩阵转换为列表。
浏览 5
提问于2020-08-13
得票数 0
回答已采纳
5
回答
与
Big
O
有点混淆
因此,我有一个关于如何验证函数
的
大
O
的
快速问题。例如:快速排序算法对包含5000000个元素
的
数组进行排序会产生0.008524秒
的
时间间隔,对1000000个元素运行
相同
的
算法会产生0.017909个元素。如果我
的
快速排序是/不是n*log(N)
的
大
O
,我如何检查
大
O
? 我想我理解
的
是:n增加了2,因此运行时间应该增
浏览 0
提问于2011-06-02
得票数 1
3
回答
帮助理解Big
O
我试图找到一个很好
的
解释来快速理解Big
O
和Theta理论。我总是觉得一种解释可以用一百万种不同
的
方式给出,我想我正在寻找一种最终有意义
的
解释。
浏览 1
提问于2010-03-26
得票数 1
2
回答
算法
O
(n + m)时间是什么时候?
、
、
、
我在解
的
黑客等级。我解决这个问题
的
算法是: 不包含任何重复
的
玩家分数。开始从后端迭代playerScores数组,直到得到分数低于S
的
球员得分为止。 现
浏览 10
提问于2017-08-08
得票数 0
回答已采纳
3
回答
在
大
O
记法
中
N加倍时
的
运行时间比率
、
、
我学到了这一点,使用
大
O
符号但是现在,对于输入大小N,我有一个运行时间T
的
等式我需要找到T(
2N
) / T(N)
的
浏览 0
提问于2013-06-23
得票数 1
回答已采纳
2
回答
为什么像
O
(N + N)这样
的
时间复杂性等于
O
(N)?
、
我通常使用一个名为
的
站点来练习问题。在问题讨论部分
的
许多答案
中
,我注意到像
O
(N + N)或
O
(
2N
)这样
的
运行时被更改为
O
(N)。System.out.println(nums[i]); System.out.println(nums[i]);这就变成了
O
(为什么不是
O
(
2N
)或
O</
浏览 6
提问于2020-03-13
得票数 0
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