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1 平均时间复杂度怎么计算
2006年11月07 - 知道了最好情况下的时间复杂度是O(n),最坏情况下的 时间复杂度是O(n^2) 那算法的平均时间复杂度怎么计算? 答案是O(n^2) 我想知道是不是就是(n+n^2)/2呀?
2 有关时间复杂度计算
2017年10月22 - 有关时间复杂度计算 时间复杂度:执行的次数和问题规模之间的函数关系。 1.计算规则:(1)只考虑高阶项,低阶项直接丢弃;(2)系数不要。 2.常见的时间复杂度:增长率由小到大为: 常数阶O(1), 对数阶O(log2n), 线性阶O(n), 线性对数阶O
3 算法时间复杂度计算
2016年08月30 - 时间复杂度(O是数量级的符号 ),简称时间复杂度。 常见的时间复杂度,按数量级递增排列依次为: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)。基本的计算步骤根据定义,可以归纳出基本的计算
4 时间复杂度计算
2017年06月02 - 事前分析估计方法,即计算一个代码的时间复杂度。 其实一段代码的时间复杂度计算很容易,它是一种对计算次数的统计,它有如下几条规则: 1.用常数1取代运算次数中所有的加法常数。 2.只保留最高阶的项。 3.将最高阶的项前面的系数换成1. 这个方法被称之为大O阶方法。 我们通过几个例子看一看上述规则
5 时间复杂度计算
2005年10月07 - 时间复杂度:算法中基本操作重复执行的次数是问题规模n的某个函数f(n),T(n)=O(f(n))。它表示随问题规模n的增大,算法执行时间的增长率和f(n)的增长率相同。 语句的频度:是该语句重复执行的次数。例1:交换i和j的内容。temp=i; i=j; j
6 如何计算时间复杂度
2012年09月17 - ,具有较慢上升函数的算法必然工作得更快。O(1)Temp=i;i=j;j=temp; 以上三条单个语句的频度均为1,该程序段的执行时间是一个与问题规模n无关的常数。算法的时间复杂度为常数阶,记作T(n)=O(1)。如果算法的执行时 间不随着问题规模n的增加而增长,即使算法中有上千条语句,其执行时间
7 [复习]时间复杂度计算
2011年03月14 - 一个算法的复杂度通常由其时间复杂度和空间复杂度来表达。这里,主要复习下时间复杂度的概念及计算。 概念:时间复杂度即一个算法所需运算的次数随问题规模n变化的函数。 常见时间复杂度及对应复杂度关系:c < log2N < n < n * Log2N < n^2 < n
8 如何计算时间复杂度
2014年09月28 - *************************************************** 求解算法的时间复杂度的具体步骤是:   ⑴ 找出算法中的基本语句;   算法中执行次数最多的那条语句就是基本语句,通常是最内层循环的循环体。   ⑵ 计算基本语句的执行次数的数量级;   只需计算基本语句执行次数的数量级,这就意味着只要保证基本语句执行次数的函数中的最高次幂正确即可
9 如何计算时间复杂度
2012年05月16 - 如何计算时间复杂度 定义:如果一个问题的规模是n,解这一问题的某一算法所需要的时间为T(n),它是n的某一函数 T(n)称为这一算法的“时间复杂性”。 当输入量n逐渐加大时,时间复杂性的极限情形称为算法的“渐近时间复杂性”。 我们常用大O表示法表示
10 时间复杂度的概念以及计算
2017年09月24 - + 1 次, n 无限大, 则 n ≈ n + 1(排除低阶项), 则此算法的时间复杂度为 T(n) = O(f(n)) = O(n). 算法二 (平方级别):1 for (int i = 0; i < N; i++)2 {3 for (int j = i + 1; j < N

 
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