复杂度分析:最坏情况下,时间复杂度为O(log2n),且其期望复杂度也为O(log2n)。 #include<stdio.h>#include<string.h>#include<math.h>#include<ctype.h>#include<stdbool.h>#defineMAXSIZE 20voidfibonacci(int*f)//构建斐波那契序列{f[0] =1;f[1] =1;for(inti =2; i < MAXSIZE; ++i)f[i] ...
都是对的哦~因为实际的需要，对数的值可以根据数量级改变，方便统计比较为主的。当然LG N和LOG2N数值时不等的，在你比较一类算法的复杂度的时候，取对数的底数必须一样才有可比性，所以只是方便比较用，都是正确的。
在C语言中,可以通过以下几种方式计算算法的复杂度: 1. 时间复杂度:时间复杂度衡量了算法在执行过程中所需的时间资源。常见的时间复杂度包括:O(1)(常数时间复杂度)、O(n)(线性时间复杂度)、O(log n)(对数时间复杂度)、O(n^2)(平方时间复杂度)等。可以通过对算法的代码进行分析,估算出最坏情况下的时间...
例如,log2(7)的值是约等于2.807,表示以2为底的对数7的精确结果是2.807。
i*=2; } return0;//执行一次 } 对于如下代码,与上文的线性增长不同,其i的增长是倍增的形式,也就是说i会随着运行次数的增加变大的趋势变更大,这样会比那些简单的用加法上涨的变量更快到达循环结构的边界,这样的代码时间复杂度一般为log级别,对于本样例,有O(logn+2)=O(logn),称之为对数阶时间复杂度 ...
时间复杂度函数:F(N)=N*N+2*N+10 实际中我们计算时间复杂度时,我们其实并不一定要计算精确的执行次数,而只需要大概执行次数,那么这里我们使用大O的渐进表示法。 2.2 大O的渐进表示法 大O符号(Big O notation):是用于描述函数渐进行为的数学符号
n+1/n就是常数，取无穷大时就是常数级的，所以o(n)=c*log2(n+1)-1;现在可以看出来量级是log2n这个级别了；时间复杂度就是看量级，常数的约去不看就是了
int func2(int arr[], int n) { int i = 0, j, counter = 0; MergeSort(arr, n / 6); // 1 while (i < n / 6) // 2 { for (j = 6; j < n / 6; j *= j) // 3 counter++; i = j * 6; } return counter; } 我尝试计算的复杂性:归并排序的复杂度为 O(n/6log(...
1.1算法的复杂度 1.1.1. 算法的基本概念 利用计算机算法为计算机解题的过程实际上是在实施某种算法。 (1)算法的基本特征 算法一般具有 4 个基本特征:可行性、确定性、有穷性、拥有足够的情报。 (2)算法的基本运算和操作 算法的基本运算和操作包括:算术运算、逻辑运算、关系运算、数据传输。 (3)算法的 3 种基本...
下面是各种常见函数的时间复杂度趋势图: 增长趋势是O(1)<O(log n)<O(√n)<O(n)<O(nlog n)<O(n^2)<O(2^n)<O(n!) 看过了定义概念和趋势图之后其实还是不太明白时间复杂度是什么,所以有必要把时间复杂度再说白一点。挑几个经典的并且常见的时间复杂度来举例说明。