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对数阶时间复杂度
时间复杂度
如果是
对数阶
或者是指数阶,代码会是什么样子啊?是指什么样...
答:
一、
对数阶
:void aFunc(int n) { for (int i = 2; i < n; i++) { i *= 2; printf("%i\n", i); }}解释:假设循环次数为 t,则循环条件满足 2^t < n。可以得出,执行次数t = log(2)(n),即 T(n) = log(2)(n),可见
时间复杂度
为 O(log(2)(n)),...
时间复杂度对数阶
是什么样的
答:
当n趋于无穷大时调和级数有:(1 + 1/2 + 1/ 3 + 1/ 4...) - lnn ~ c 因此该
时间复杂度
为O(logn)
时间复杂度
排序大小
答:
常见的时间复杂度:
执行次数函数举例
阶 非正式术语 12 O(1) 常数阶 2n+3 O(n) 线性阶 3n2+2n+1 O(n2) 平方阶 5log2n+20 O(logn) 对数阶 2n+3nlog2n+19 O(nlogn) nlogn阶 6n3+2n2+3n+4 O(n3) 立方阶 2n O(2n) 指数阶 ...
算法
时间复杂度
有几种
答:
算法时间复杂度有3种:
1、常数阶O(1),对数阶O(log2n)(以2为底n的对数,下同),线性阶O(n)
,2、线性对数阶O(nlog2n),平方阶O(n^2),立方阶O(n^3),...,3、k次方阶O(n^k),指数阶O(2^n)。随着问题规模n的不断增大,上述时间复杂度不断增大,算法的执行效率越低。
时间复杂度
(斐波那契数列演变)
答:
4,
对数阶 对数阶时间复杂度运行效率较高,常见的有O(logn),O(nlogn)等
,例如:时间复杂度的大致排序为: O(1)<O(logn)<O(n)<O(nlogn)<O(n²)<O(n³)<O(2 n)<O(n!)<O(n n)斐波那契数列 后一项是前两项之和, 1 1 2 3 5 8 13 1,指数阶实现:2...
关于算法是
时间复杂度
,
对数阶
比指数阶效率高吗?
答:
常数阶O(1),
对数阶
O(log2n)(以2为底n的对数,下同),线性阶O(n),线性对数阶O(nlog2n),平方阶O(n^2),立方阶O(n^3),...,k次方阶O(n^k),指数阶O(2^n)。随着问题规模n的不断增大,上述
时间复杂度
不断增大,算法的执行效率越低。算法的时间性能分析 (1)算法耗费的时间和语句...
...① }while(i<n) 求一下①的语句频度和
时间复杂度
答:
对数阶
,不可能执行n次,因为循环里面有:i=i*2,所以
时间复杂度
为应该这么计算:设时间频度函数为f(n),则2^f(n) <= n ,所以f(n)<=log以2为底的n,所以f(n)最大为log以2为底的n
计算
复杂
性的简介
答:
我们当然不可能也不必要就一个个具体问题去研究它的计算复杂性,而是依据难度去研究各种计算问题之间的联系,按复杂性把问题分成不同的类:常见的
时间复杂度
按数量级递增排列依次为:常数0⑴、
对数阶
0(logn)、线形阶0(n)、线形对数阶0(nlogn)、平方阶0(n2)立方阶0(n3)、…、k次方阶0(n^k...
o(n)是什么意思?
时间复杂度
如何?
答:
表示的是线性阶,随着问题规模n的不断增大,上述
时间复杂度
不断增大,算法的执行效率越低。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(n^2),立方阶O(n^3),...,k次方阶O(n^k),指数阶O(2^n)。
O(log(n))的
复杂度
是多少?
答:
两个都是
时间复杂度
为常量。复杂度是用来表达算法的复杂程度跟算法输入的规模N的关系。如果不管N是多大,算法的复杂程度都固定是1或者2(比如1条指令,2个循环),那么在“复杂度”这个概念上,两者都一样,叫做“常数
阶
”复杂度。O(g(n)) = { f(n) :存在这样的正常数c和n0,使得对任意的n ...
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