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一个算法的时间复杂度为
SJTU 《
算法
设计与分析》备考题
答:
d. 空或只有
一个
结点 35、设一维数组中有n个数组元素,则读取第i个数组元素的平均
时间复杂度为
( )。 a. O(1) b. O(n) c. O(n2) d. O(nlog2n) 36、设一组权值集合W={2,3,4,5,6},则由该权值集合构造的哈夫曼树中带权路径长度之和为( )。 a. 40 b. 45 c. 30 d. 20 37、设一...
算法的
目的是()
答:
如果一个算法有缺陷,或不适合于某个问题,执行这个算法将不会解决这个问题。. 不同的算法可能用不同
的时间
、空间或效率来完成同样的任务。.
一个算法的
优劣可以用空间复杂度与
时间复杂度
来衡量。. 算法中的指令描述的是一个计算,当其运行时能从一个初始状态和(可能为空的)初始输入开始,经过一系列...
快速排序
答:
理想的情况是,每次划分所选择的中间数恰好将当前序列几乎等分,经过log 2 n趟划分,便可得到长度为1的子表。这样,整个
算法的时间复杂度为
O(nlog 2 n)。最坏的情况是,每次所选的中间数是当前序列中的最大或最小元素,这使得每次划分所得的子表中
一个
为空表,另一子表的长度为原表的长度-1。
一道
时间复杂度
计算的问题
答:
nlogn,这个log以2为底。我是裸算的。
单链表排序
的时间复杂度
是什么
答:
o(NlogN),虽然不是所有的高级排序
算法
都适用于单链表,但是还是部分适用的,比如归并排序,希尔排序,和快速排序的特定实现。就算这些算法你统统不考虑,还有一种简单粗暴的方法:将链表复制到数组 排序数组 将数组还原成链表 这三步
的复杂度
是O(n+nlogn+n)= O(nlogn)
时间复杂度
的通俗讲法
答:
最坏情况下
的时间复杂度
是算法在任何输入实例上运行时间的上界,这就保证了
算法的
运行时间不会超过此时间.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(n) 、 指数阶O(2ⁿ)
希尔排序
时间复杂度
答:
希尔排序时间复杂度是一种基于插入排序的
算法
。希尔排序时间复杂度详细介绍:通过比较相距一定间隔的元素来工作,然后逐渐减小这个间隔,直到它变为1,这时整个数组就被视为
一个
整体。这种排序方法在处理大数据集时可能比普通的插入排序更高效。希尔排序时间复杂度的实现方式:希尔排序
的时间复杂度
因其实现方式...
数据结构中
算法的时间复杂度
计算
答:
1
、s的增长序列为:1,2,3,4,……,所以循环loop次后s=1+2+3+……+loop,s=n时结束循环。由:1+2+3+……+loop=n 得到:loop=O(sqrt(n));2、循环loop次后,i=2^loop,由i=n,得到:loop=log(n);就是看循环执行了多少次,看执行多少步后i满足循环退出的条件。
图的邻接表
的时间复杂度
问题
答:
那个O(n*e)的意思是每次插入一条边,都需要重新查找边所包含两个顶点信息对应的下标,正常的
算法
没这么弱智吧,不需要顶点信息即为顶点的下标,用散列等方法可以不用这样的 用邻接矩阵构造图时,若存储的是
一个
无向图,则
时间复杂度为
O(n^2 + n*e),其中,对邻接矩阵的初始化耗费
的时间
为O(n^...
算法的时间复杂度
定义
答:
算法的时间复杂度
,也就是算法的时间量度。记作:T(n)=O(f(n))。它表示随问题n的增大,算法执行时间的增长率和f(n)的增长率相同,称作算法的渐进时间复杂度,简称为时间复杂度。其中,f(n)是问题规模n的某个函数。这样用大写O()来体现算法时间复杂度的记法,我们称之为大0记法。
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