问题:哪一个复杂性有我的作用?如何找出算法的时间复杂度?
该函数检查给定的int数组是否已排序。
我的代码:
public static boolean isSorted(double d[]){
boolean sortedAscending = true;
boolean sortedDescending = true;
boolean bool = false;
for (int i = 0; i < d.length-1; i++) {
if(d[i] > d[i+1] && sortedAscending){
sortedAscending = false;
if(bool){
break;
}
bool = true;
}
else if(d[i] < d[i+1]&& sortedDescending){
sortedDescending = false;
if(bool){
break;
}
bool = true;
}
}
return sortedAscending || sortedDescending;
}
这只是一个在每次迭代中具有恒定时间执行的单循环程序。时间复杂度是线性的-O(n)
,其中n
是数组长度。
将非常大的n位数字转换为十进制表示的复杂性是什么? 我的想法是,重复整数除法的基本算法,取余数得到每个数字,将具有复杂性,其中是乘法算法的复杂性;然而,除法不是2个n位数字之间的除法,而是1个n位数字和一个小常量之间的除法,因此在我看来,复杂度可能更小。
我想知道下面代码的时间复杂度是O(n^3)还是O(n^2)
问题内容: 由于分配问题可以以单个矩阵的形式提出,我想知道NumPy是否具有解决此类矩阵的功能。到目前为止,我什么都没有找到。也许你们当中的一个知道NumPy / SciPy是否具有分配问题解决功能? 编辑: 同时,我在http://software.clapper.org/munkres/找到了Python(不是NumPy / SciPy)实现。我还是认为NumPy / SciPy的实现会快得多
10.5.1 算法复杂度 为了回答上述问题,首先要明确如何衡量算法的好坏。以搜索问题为例,线性搜索算法 直接了当,易设计易实现,这算不算“好”?而二分搜索算法虽然设计实现稍难一些,但因 无需检查每一个数据而大大提高了搜索效率,这又算不算“好”? 在解决数学问题时,不论是证明定理还是计算表达式,只要证明过程正确、计算结果精 确,问题就可以认为成功地解决了,即正确性、精确性是评价数学解法好坏的标准。而
问题内容: 我正在尝试清除一些有关TreeSet操作中的复杂性的内容。在javadoc上说: “此实现为基本操作(添加,删除和包含)提供了保证的log(n)时间成本。” 到目前为止,一切都很好。我的问题是addAll(),removeAll()等会发生什么。Set的javadoc在这里说: “如果指定的集合也是一个集合,则addAll操作会有效地修改此集合,以使其值为两个集合的并集。” 它只是在解
我是新的算法分析,所以如果有人能帮助我,我很感激。我有以下排序数组的算法: 我声称这个算法是线性算法(即O(n)),但我不知道如何证明这一点。