(2)时间复杂度: 为nlogn。递归深度logn,最底下那层只有1元素,只扫描一次,最上面那层归并所有元素都得扫描一遍,类似等差数列,首项为1, 尾项为n,项数为|logn| + 1,所以时间复杂度为nlogn。 (3)空间复杂度: 为n。最终需要n个元素的空间存相应的数据(不是nlogn,尽管每次合并操作都需要申请额外的...
3.3 阶乘(递归)的时间复杂度 1、每次函数调用是O(1),那么就要看他的递归次数。 2、每次函数调用不是O(n),那么就看他的递归调用中次数的累加。 longlongFac(size_tN){if(0== N)return1;returnFac(N -1) * N; } AI代码助手复制代码 F(N) = O(N) 3.4菲波那切数列的时间复杂度 long longFib(siz...
那么如果是2的n次方,那么你将见证一个计算时间复杂度的极端,要知道算法中二分查找是非常快的,要在10亿对象中找一个只需要 log2^1000000000,即30秒左右。 但是上面的斐波那契运行起来可谓慢的令人发指,我在之前在学习C语言递归时就在vs2019上试过,当n = 10时,1000次,小儿科秒出;n = 30时,十亿次,很快啊,...
归并排序是一种基于归并操作的排序算法，它可以将一个无序的序列分成若干个有序的子序列，然后再将这些子序列合并成一个完全有序的序列。归并排序的时间复杂度是O(nlogn)，空间复杂度是O(n)，它是一种稳定的排序算法，也就是说，它不会改变相同元素的相对顺序。归并排序有两种实现方法，一种是自上而下的递归...
Fibonacci 递归算法: 时间复杂度:O(2^N),空间复杂度:O(N)(空间可以重复利用,不累计) 时间复杂度计算过程 当n>40 以后,运行非常非常慢 递归优点: 1. 简洁 2. 容易理解思路清晰 3. 可以解决非线性的执行过程。 缺点: 1.递归由于是函数调用自身,而函数调用是有时间和空间的消耗的:每一次函数调用,都需要在...
int Fib(int n){ if(n<=0) return 0;//异常情况返回0(不要忘了程序的鲁棒性) else if(n==1||n==2) return 1;//递归返回条件 else return Fib(n-1)+Fib(n-2);//通过自我调用,将问题化为小规模的子问题 } 时间复杂度:假设O(N)中的一个函数是H(N),则 H(N)=H(N-1)+H(N-2) 所...
2. 时间复杂度:O(N*logN) 3. 空间复杂度:O(N) 4. 稳定性:稳定 8.3快速排序的时间、空间复杂度分析(来自书籍) 快速排序的一次划分Parttion算法两头交替搜索,直到两段区间重合,时间复杂度是O(N),整个快速排序的时间复杂度与划分的趟数有关,也就是说,快速排序的时间性能取决于快速排序递归的深度,如果是划分...
- 时间复杂度:汉诺塔问题的解法需要进行指数级别的递归操作。具体来说,对于 `n` 个盘子,解法需要执行的移动次数为 2^n - 1,所以时间复杂度是指数级别的 O(2^n)。 - 空间复杂度:递归调用会在内存中创建函数调用的堆栈,每一层递归都需要一定的空间。因此,空间复杂度是 O(n),与递归的深度相对应。
通过不断地将一个序列分成两个子序列，并对每个子序列进行排序，最终得到一个完全有序的序列。快速排序的时间复杂度在平均情况下是O(nlogn)，在最坏情况下是O(n^2)，但是后者很少发生，而且可以通过一些技巧来避免。快速排序的空间复杂度是O(logn)，因为它需要递归调用栈空间。核心：分区操作 目的是将一个序列...