一尘不染

确定大O符号

algorithm

我需要帮助来理解/做大O符号。我了解它的目的,我只是不知道如何“确定一段代码的复杂性”。

确定以下各项的大O表示法

一个。

n=6;
cout<<n<<endl;

b。

n=16;
for (i=0; i<n; i++)
    cout<<i<<endl;

C。

i=6;
n=23;
while (i<n) {
    cout<<i-6<<endl;
    i++;
}

d。

int a[ ] = {1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19};
n=10;
for (i=0; i<n; i++)
    a[i]=a[i]*2;
for (i=9; i>=0; i--)
    cout<<a[i]<<endl;

e。

sum=0;
n=6;
k=pow(2,n);
for (i=0;i<k;i++)
    sum=sum+k;

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2020-07-28

共1个答案

一尘不染

大O表示算法复杂度的顺序。

基本的东西:

  • 这种复杂性是根据条目大小来衡量的
  • 您选择单位操作(通常是效果或比较)
  • 您数一下此操作被调用的时间
  • 使用复杂度时,通常会忽略常数项或常数因数,因此,如果运算数为3 * n ^ 3 + 12,则会简化为n ^ 3,并标记为O(n ^ 3)

a。) 只会运行一次,没有循环,这里的复杂性很小O(1)

b。) 在循环中调用n次:O(n)

c。) 在这里,我们选择分析n(因为它通常是算法中的递增变量)。呼叫数量是n-6,所以是O(n)

d。) 在这里,假设数组的大小为10(n),而大小为九(i)减一。对于每个值n,我们必须从0到n,然后从n-1到0。从技术上讲,n
*(n-1)个运算:O(n * 2)有些人近似为O(n)。两者都称为线性时间,BigO不在乎的是线的斜率。

e。) 循环从0到pow(2,n),从1到2 ^ n,总结为O(2^n)

2020-07-28