for (int i = 0; i < N; i++){
for (int j = 0; j < N; j++){
do something;
}
}
for (int i = 0; i < 1000; i++){
for (int j = 0; j < N; j++){
do something;
}
}
你的第一个说法是正确的。N可以很大,O(N)将其考虑在内。
所以第一个代码是O(N^2)而第二个代码是O(1000*N)=>仍然是O(N)
大O表示法不包括常量
我对确定上述代码的BigO有点困惑。如果在最外层的循环中,则为(int x=1;x 然而,考虑到最外层循环迭代n 2次,这会改变bigO还是加法常数无关紧要的规则?最后,如果最内层循环迭代n 2次而不是n,会改变什么吗? 非常感谢。
问题内容: 另一个Big O符号问题…以下代码的Big O是什么: 我的想法:所以分解一下,我认为外部循环是,那么每个内部循环是什么,这将导致 问题1是否正确? 问题2:在组合嵌套循环时,它总是和每个循环的Big O一样简单吗? 问题答案: 当循环计数器不相互依赖时,总是可以从内部向外进行工作。 最里面的循环始终花费时间O(n),因为无论j和i的值是多少,它都会循环n次。 当第二个循环运行时,它将
这里的函数是,但是如果外部循环条件是
以下代码的时间复杂度是多少? 在嵌套循环中,如果外循环1需要O(1)时间,内循环2需要O(logn)时间,内循环3需要O(n)。那么总的tc是O(1)O(logn)O(n)=O(nlogn)。这是真的吗? 请解释一下。
我有一个json,包含如下对象数组 在我看来,我想用ngFor呈现json,就像这样 你的名字叫什么? abc 定义 Ghi jkl
我试图为这段代码找出一个大O的紧密界限: 如果我们从内最循环开始,它将在最坏的情况下运行k=n^2次,占O(N^2)。如果语句每次j=m*i时都为真,其中m是一个任意常数。由于j从1运行到i^2,这将在m={1,2,...,i}时发生,这意味着它将在i次时为真,i最多可以是n,所以最坏的情况将是m={1,2,...,n}=n次。如果i=n,第二个循环应该有O(N^2)的最坏情况。外环具有O(N)的