factorial(1)*2返回到1.(实际是10!)递归了N次,故时间复杂度为O(N)。(特别注意:结返回结果是N!,但是操作的次数是递归了N次,所以时间复杂度为O(N)) 3.常见的时间复杂度: 二、空间复杂度 1.什么是空间复杂度? 空间复杂度是算法运行过程中临时占用存储空间大小的量度,不在意其具体占了多少比特的大小,而是...
temp 表示 power 的当前二进制位所对应的(取模)乘积项 STEP1: 初始化 temp 为 a % m , result = 1; STEP2: 对 power 进 行二进制分解。 若 power >=1 , 则进行模2运算:否则转至 STEP3 [1] 若余数为1, 则该位置上的二进制为1, 乘积中需要加入此时的 temp 项 : result = (result * temp) ...
所谓向0方向舍入，就是以小数点为界限，直接将小数部分去掉。如（Int）-1.324=-1（亦叫截断法）；而向负无穷方向舍入，就是最终结果比真实值更小。如（Int）-1.324=-2；（Int此处是强制转换数据类型）注意c是指商;时间复杂度 ：在刚才提到的时间频度中，n称为问题的规模，当n不断变化时，时间频度T(n)...
记作T(n)=O(f(n)),称O(f(n))为算法的渐进时间复杂度,简称时间复杂度。在各种不同算法中,若算法中语句执行次数为一个常数,则时间复杂度为O(1),另外,在时间频度不相同时,时间复杂度有可能相同,如T(n)=n2+3n+4与T(n)=4n2+2n+1它们的频度不同,但时间复杂度相同,都为O(n2)。 按数量级递增排列,...
同时,每次计算都对结果进行取模操作,避免了溢出的问题。 快速幂取模算法的时间复杂度为O(log b),其中b为指数的位数。相比于直接进行幂运算的时间复杂度O(b),快速幂取模算法具有更高的效率。在计算大数的幂取模时,快速幂取模算法是一种非常有效的算法。
像这种需要分情况的算法,我们一般都会采取最坏的打算,毕竟具体的执行次数是不确定的,取最坏情况也就意味着不会出现更差的情况,更加合理。 所以这个算法的时间复杂度就是: O(N) 【示例5】: 代码语言:javascript 复制 // 计算BubbleSort的时间复杂度?voidBubbleSort(int*a,int n){assert(a);for(size_t end...
由于需要把被除数转化为二进制进行计算,最多做了其二进制表示位数次的减法,因此对于被除数m,算法复杂度为O(logm)。 稍作修改,把最后的小于除数divisor的result取出就是余数,这样就能把除法运算改写为取模运算%了。如果把参数表修改为传递结果地址,同时获得商和余数也是可以的。
你的算法应该具有线性时间复杂度。 你可以不使用额外空间来实现吗? 示例1: 输入: [2,2,1] 输出: 1 示例2: 输入: [4,1,2,1,2] 输出: 4 1/***2> File Name: single_number.c3> Author: yudongqun4> Mail: qq2841015@163.com5> Created Time: Fri 16 Oct 2020 05:20:25 PM CST6***...
类型明显或隐含地规定了在程序执行期间变量或表达式所有可能取值的范围,以及在这些值上允许进行的操作。因此数据类型是一个值的集合和定义在这个值集上的一组操作的总称。例如,C语言中的整型变量,其值集为某个区间上的整数(区间大小依赖于不同的机器),定义在其上的操作为加、减.乘、除和取模等算术运算。