在Google上的几个帖子(例如,https://cs . stack exchange . com/questions/125995/median-of-medians-proof-for-time-complexity)和文章中,我看到了为中位数写的以下时间复杂度递归:
<代码> T(n)
但是我很困惑,因为这种递归似乎认为MoM嵌入到快速选择中,因此是快速选择的递归公式,用于在使用MoM查找近似枢轴时查找精确的中值。
如果我们只是使用MoM找到一个近似的中位数,那么复发率是多少?会不会只是
<代码> T(n)
中位数算法以递归方式在每个级别调用完整的快速选择。
如果您使用“普通”m-o-m 而不是快速选择来获取快速排序的透视表,则只会简化顶级快速选择。所有较低级别的调用都会保留,因此整个操作的复杂性不会改变。
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
我写了一个函数来寻找目标值在给定数组中应该插入的位置。我们假设数组有不同的值,并按升序排序。我的解必须是O(log N)时间复杂度 此代码的复杂性是否为O(log N)?
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
我想知道整数的时间复杂度。tobinarysting()。
我在考虑如何正确计算这个函数的时间复杂度: 我假设它是 O(n),其中 n 是列表的长度。我们的 while 循环是 O(n),for 循环也是 O(n), 这意味着我们得到了 2*O(n),等于 O(n)。 我说的对吗?
有人能帮我了解一下这个代码片段的时间和空间复杂性吗?请参考leetcode问题-单词中断II。给定一个非空字符串s和一个包含非空单词列表的字典单词dict,在s中添加空格来构造一个句子,其中每个单词都是有效的字典单词。返回所有这些可能的句子。