我想出了一个解决这个问题的算法。然而,我不敢肯定这个解决方案的时间复杂性到底是什么。是O(n^3)还是O(n^2),我想知道给定函数subarraysdivbyk的时间复杂度是多少?请帮忙
{
public int subarraysDivByK(int[] A, int K)
{
int n = A.length;
int count = 0;
for(int i=0;i<n;i++)
{
for(int j=i;j<n;j++)
{
int sumWindow = findSum(A,i,j);
if(sumWindow%K==0)
{
count++;
}
}
}
return count;
}
public int findSum(int[] a, int start, int end)
{
int sum = 0;
for(int i = start;i<=end;i++)
{
sum = sum + a[i];
}
return sum;
}
}
对于i
的某些值,您将尝试j
的所有值,从i
到n
。对于每个J
,您将计算J-I
元素的总和。为此,您需要O(0+1+...+(n-i))=O((n-i)^2)操作。因此,对于i
的所有可能值,您需要O(n^2+(n-1)^2+...+2^2+1^2)=O(n^3)操作。回答:O(N^3)。
输入: 简单地说,复杂度是不是3*(len(ab)+4*(len(c)),我说的对吗?
我在leetcode上解决了这个问题,问题陈述如下。 移除无效括号的最小数目,以便使输入字符串有效。返回所有可能的结果。
主要内容:时间复杂度,空间复杂度《 算法是什么》一节提到,解决一个问题的算法可能有多种,这种情况下,我们就必须对这些算法进行取舍,从中挑选出一个“最好”的。 算法本身是不分“好坏”的,所谓“最好”的算法,指的是最适合当前场景的算法。挑选算法时,主要考虑以下两方面因素: 执行效率:根据算法所编写的程序,执行时间越短,执行效率就越高; 占用的内存空间:不同算法编写出的程序,运行时占用的内存空间也不相同。如果实际场景中仅能使用少量的内
给定一个高度为h的二叉查找树(BST),它需要O(k h)时间来连续应用BST Inorder后续算法k次,从任何节点开始,在先前调用返回的节点上应用每个下一个调用。 伪代码: 我如何证明这种时间复杂性? 特别是,我试图建立k和访问的节点数之间的关系,但在这里找不到任何模式。
下面给出了问题陈述和解决方案。我无法理解解决方案背后的逻辑。 问题陈述: 给定一个数组包含n+1个整数,其中每个整数介于1和n之间,证明至少存在一个重复的数字。假设只有一个重复的数字,找到重复的一个。 首先,搜索空间是1到n之间的数字。每次我选择一个数字mid(它是中间的那个),并计算所有等于或小于mid的数字。如果计数大于mid,则搜索空间为[1 mid],否则为[mid+1n]。我这样做,直到
本文向大家介绍k-means算法的时间空间复杂度?相关面试题,主要包含被问及k-means算法的时间空间复杂度?时的应答技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 时间复杂度为O(tmnK) t表示迭代次数,m表示数据个数,表示数据特征维度,K表示类簇数 空间复杂度为O((m+K)*n) m表示数据个数,K表示类簇个数,n表示维度,理解就是需要存储数据点和类中心点