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求算法的时间复杂度的题目
...2)+n2,其中n表示问题规模,则该
算法时间复杂度
为( )
答:
这个函数就是一个线性函数,Q(n)=n,然后在将式子回带,Q(n)=n,那么G(n)=n-1,依旧是线性函数,省略1,此时G(n)=n,那么T(n)=n^3,所以
时间复杂度
为n^3
...+n2 ,其中 n 表示问题的规模,则该
算法的时间复杂度
为()
答:
在本题中,a=8,b=2,故符合(1)的情况。
时间复杂度
为:O(n3)。a=16,b=4
数据结构
算法的时间复杂度
答:
时间复杂度 = 1 + (4 + 1) x 循环次数
循环次数是由n和y的初始值决定的,假设循环次数为N,y的初始值为y0,y的结束状态为yn,有 x < (yn + 1)*(yn + 1) ...假设y的初始值为整数,则yn为满足该式的最小整数 N = (yn - y0) / 1 ...因为每次循环y的递增量为1 1式...
一个
算法的时间复杂度
为(n3+n2log2n+14n)/n2,其数量级表示为...
答:
解题过程如下:因为
时间复杂度
是计算n趋于无穷大时候的无穷大量的最大阶次 结果第一项是n,第2项是log2n,第3项是1/n,当n趋于无穷大时,第二项比第一项小,第3项为0 所以(n3+n2log2n+14n)/n2,其数量级表示为O(n)
分别写出下列两个
算法的时间复杂度
.
答:
第一题
的时间复杂度
T(n)=O(n*n/2)=O(n*n)第二题的时间复杂度T(n)=O(n*n/2)=O(n*n)
算法
虽然不同,但是他们的时间复杂度是一样的!!!
时间复杂度的
概念是度量算法执行的时间长短。
数据结构“
时间复杂度
”
的题目
答:
1.C 二重循环,
复杂度
就是O(mn)2.D 这个是特殊一点的二重循环,次数为1+2+……+n=n(n+1)/2,即D 3.B 这个是递归,求n!,也就是n*(n-1)*……*1,递归n次,复杂度为O(n)不懂可问望采纳!
时间复杂度
怎么算例题
答:
时间复杂度
算例题如下:(1) 递归执行过程 例子:求N!。这是一个简单的"累乘"问题,用递归
算法
也能解决。n! = n * (n - 1)! n > 1 0! = 1, 1! = 1 n = 0,1 因此,递归算法如下:Java代码 fact(int n) { if(n == 0 || n == 1)return 1;else return n * fact(n -...
...>=(y+1)*(y+1)) y=y+1;上面这个怎么算它
的时间复杂度
呢
答:
时间复杂度
为O(n½),因为while循环在(y+1)²>n时结束,若根号n为整数,则循环根号n次,否则执行根号n-1次。一个
算法
执行所耗费
的时间
,从理论上是不能算出来的,必须上机运行测试才能知道。但我们不可能也没有必要对每个算法都上机测试,只需知道哪个算法花费的时间多,哪个算法花费的...
算法的时间复杂度
计算问题
答:
第一题:int i=1,k=100这条语句算法步数是2步,执行频率是1;循环中,k=k+1;这条语句每次算法步数是1;执行频率是n/2-1;i+=2这条语句每次算法步数是1;执行频率是n/2-1;所以
算法复杂度
为1*(n/2-1)+1*(n/2-1)+2=n=o(n);
一个
算法的时间复杂度
为(n3+n2log2n+14n)/n2,其数量级表示为...
答:
数量级表示为O(n)。分析过程如下:分子分母同除n^2,则(n^3+n^2log2n+14n)/n^2=n+log2n+14n^(-1);当n足够大时,即n→+∞有:n>log2n,14n^(-1)=0;因为
时间复杂度
数量级是计算n趋于无穷大时的最大无穷大量的最大阶次;因此,对于n+log2n+14n^(-1),n为最大的无穷大量...
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