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nlogn时间复杂度
若一个算法中的语句频度之和为T(n) = 3720n+4
nlogn
,则算法的
时间
...
答:
nlogn
就是这个
算法的
时间复杂度
是指什么?
答:
有条理的说,推导大O阶,按照下面的三个规则来推导,得到的结果就是大O表示法:运行时间中所有的加减法常数用常数1代替。只保留最高阶项去除最高项常数。其他常见复杂度是:f(n)=
nlogn
时,
时间复杂度
为O(nlogn),可以称为nlogn阶。f(n)=n³时,时间复杂度为O(n³),可以称为立方...
时间复杂度
o(
n
)是什么呢?
答:
无论输入数据多大,使用
时间
或使用空间不变。Ologn对数级使用时间或空间随着输入数据增大,
复杂度
增大为logn倍,logn倍是n为2的几次方的上标值,Onlogn线性对数级使用时间或空间随着输入数据增大,复杂度增大为
nlogn
倍,nlogn倍是n为2的几次方的上标值乘以n。
算法的
时间复杂度
取决于( )。
答:
在分析算法
时间复杂度
时,人们通常关注最坏情况下的操作数量与输入规模的关系。通过定义算法操作的基本单位,例如基本运算或循环迭代,可以得出算法的时间复杂度表示,常见的时间复杂度包括O(1)、O(logn)、O(n)、O(
nlogn
)、O(n^2)等。时间复杂度只是一种对算法执行时间增长趋势的估计,它并...
若一个算法中的语句频度之和为T(n)=1024n+4
nlogn
,则算法的
时间复杂度
为...
答:
直接插入排序算法简单,在
n
值较小时,效率比较高,在n值很大时,若序列按关键码基本有序,效率依然较高,其
时间
效率可提高到O(n)。希尔排序即是从这两点出发,给出插入排序的改进方法。10、正确。链表的结构改变起来比较
复杂
,对于元素大量时操作及其费时,因为它只能进行冒泡排序的方法。。。
若某算法的计算
时间
表示为递推关系式:T(N)=2T(N/2)+
NlogN
T(1)=1...
答:
利用分叉树来做,根结点
nlogn
,每次下分两个子树,结点为n/2logn/2,一直做到最后,发现最后的log里面的真数为1,也就是0。对每一层加和,第一层nlogn,第二层nlogn/2也就是nlogn-nlog2,以此类推,nlogn-nlog4,nlogn-nlog8,...,nlogn-nlogn。树高以2为底logn,乘进去为
nlogn
*logn...
时间复杂度
数据结构 c++?
答:
选D,
n
*logn 外层复杂度显然为n 内层循环,只看最大的一次 令 2的x次方分之n 等于1,x 等于 以2为底n的对数 根据乘法原理,总的
时间复杂度
就是 n乘以logn,底数可以省略。
严蔚敏老师的《数据结构》里,关于
时间复杂度
的写法,譬如logn,这个对数...
答:
算法中log级别的
时间复杂度
都是由于使用了分治思想,这个底数直接由分治的复杂度决定。如果采用二分法,那么就会以2为底数,三分法就会以3为底数,其他亦然。不过无论底数是什么,log级别的渐进意义是一样的。也就是说该算法的时间复杂度的增长与处理数据多少的增长的关系是一样的。
递归
时间复杂度
推演计算
答:
T(n/2^k) = 1 ···反推 2^k = n ··· 那么 k = log2n k 等于 log2N ,我们带入 k 到上面的公式: 2^k (T(n/2^k))+ kn ;即 n + log2n * n ;使用大 O 表达式,去除常数,低阶,系数,递归的
时间复杂度
为 O(
nlogn
) ;关于递归树的推演,推荐观看一个...
算法的
时间复杂度
什么意思
答:
再给你举个简单的例子吧:for(int i = 0; i <
n
;++i);这个循环执行n次 所以
时间复杂度
是O(n)for(int i = 0; i< n;++i){ for(int j = 0; j< n;++j);} 这嵌套的两个循环 而且都执行n次 那么它的时间复杂度就是 O(n^2)时间复杂度只能大概的表示所用的时间 而一些基本步骤...
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