求助一个计算算法复杂度的问题？
求助，一个计算算法复杂度的问题!万分感谢
正确答案是A和C。我想知道为什么不是Ω（n^2）以及θ（n^2）。
共有1个答案
第一个 for 需要循环 \( n-1 \) 次
第二个 for 有两个条件
- 如果每一个
a[j-1]都大于a[j]，那么它要循环 \(n\)次； - 如果数组已经有序，也就是每一个
a[j-1]都小于a[j]，那么它只需要循环 \(1\)次
那么我们可以得到这段代码的上界为
$$ O((n-1)n) = O(n^2) $$
这段代码的下界为
$$ \Omega((n-1) \cdot 1) = \Omega(n) $$
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我已经通过谷歌和堆栈溢出搜索，但我没有找到一个关于如何计算时间复杂度的清晰而直接的解释。 说代码像下面这样简单： 说一个像下面这样的循环： 这将只执行一次。 时间实际上被计算为而不是声明。
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每个顶点可以连接到(V-1)个顶点，因此每个顶点的相邻边数是V-1。假设E代表连接到每个顶点的V-1条边。 查找和更新最小堆中每个相邻顶点的权重为O(log(V))+O(1)或 因此，从上面的步骤1和步骤2，更新顶点的所有相邻顶点的时间复杂度是e*(logV)。或. 因此所有V顶点的时间复杂度为V*(E*logv)，即。 但Dijkstra算法的时间复杂度为O（ElogV）。为什么？
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在最近的一次测试中，我们得到了一个函数来计算未排序的ArrayList中出现了多少个double（不是原语double，而是一个项目出现了两次）。 我正确地确定了Big O复杂度为O（N^2），但由于我错误地确定了全部复杂度，因此只获得了部分学分。函数如下： 在他刚刚发布的考试解决方案中，他给出了这样的解释： 输入集合中有N个项，该方法通过一个缩减步骤反复调用自己，该步骤生成一个新索引N次，直到达
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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
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如何计算这些回溯算法的时间复杂度，它们是否具有相同的时间复杂度？如果不一样怎么办？请详细解释并感谢您的帮助。 我实际上有点困惑，对于断字(b)，复杂度是O(2n)，但对于哈密顿循环，复杂度是不同的，对于打印相同字符串的不同排列，以及对于解决n皇后问题，复杂度是不同的。
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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？
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我正在尝试分析一个算法的时间复杂度。 下面的算法旨在只检查数组的一部分，所以如果它没有多大意义，请不要担心。 我对计算循环周围的时间复杂度很困惑，请看看我的评论。 这是否意味着我们有: T（N） = （C2 C4 C5）N （C1 C3 C6） T(N) = C7*N (C8) T（N）=N？？ 循环中的所有内容都是*N？ 先谢谢！
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编辑：这个问题不是重复什么是游戏2048的最优算法？ 这个问题问“赢得比赛的最好方法是什么？” 这个问题问‘我们如何计算出游戏的复杂性？' 这让我想到了它的复杂性。对于像国际象棋这样的确定性游戏，它有可能（在理论上）计算出所有导致胜利状态的可能的走法，并向后工作，选择保持导致结果的最佳走法。我知道这导致了大量可能的移动（在宇宙中原子数量范围内的东西）…但2048年是不是比较复杂？ PsudoCod