算法复杂度分析:很多算法的性能评估中会使用大O符号,这些算法的时间或空间复杂度常常包含log2项。二分搜索算法、快速排序算法等都有log2的时间复杂度成分。 信息论:在信息论中,熵是衡量信息随机性的一个度量,其单位比特(bit)就是基于log2来定义的。 四、计算结果的差异 由于底数的不同,lg与log2的计算结果也不...
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。
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 e)O(n*logn) 1 2 3 4 5 6 7 8 ...
时间复杂度的定义:在计算机科学中,算法的时间复杂度是一个函数,它定量描述了该算法的运行时间。一个算法执行所耗费的时间,从理论上说,是不能算出来的,只有在电脑上跑起来之后才知道,而且根据电脑硬件配置的不同,同一个程序跑的效率可能是不一样的,所以时间复杂度不是计算一个程序跑的时间长短。而是一个算法所花...
voidFunc2(intN){int count=0;for(int k=0;k<2*N;++k){++count;}intM=10;while(M--){++count;}printf("%d\n",count);} 大家思考一下这个算法的时间复杂度应该是多少? 答案是O(N)。怎么算的呢? 首先准确的执行次数很容易算出来是2n+10,那10 直接就可以去掉了,随着n越来越大,10对结果的影响...
这个时间复杂度是O(n);也就是线性表示。 看下面的这个表。 名称 时间复杂度T(n) 说明 常量阶 O(1) 于问题规模无关的算法 线性阶 O(n) 相关的单循环 平方阶 O(n*n) 二重循环 对数阶 O(log2^n) 折半查找算法 复合阶 O(nlog2^n) 堆排序算法 一些常见的算法 起泡排序算法(冒泡法) 思路:就是...
算法复杂度大小: O(1)<O(log2n)<O(n)<O(nog2n)<O(n2)<O(n3)<O(2n)<O(n!)<O(nn) 口诀==>常对幂指阶 算法的空间复杂度: 空间复杂度:空间开销与问题规模n之间的关系 放在内存后的程序代码不是我们看到的高级语言的代码,而是经过编译后形成的相应指令。放入内存后,CPU开始运行,先传入参数n和局部...
1.2 【复杂程度】 时间复杂度O(n^2) 空间复杂度O(1) 1.3 【代码实现】 #include <stdio.h> void BubbleSort(int *arr, int size) { int i, j, tmp; for (i = 0; i < size - 1; i++) { for (j = 0; j < size - i - 1; j++) ...
以2为底的对数 这个的作用在于：它能计算出值是2的几次幂！比如log2（1024）=10 这个在数据结构中是用来衡量时间渐进复杂度和空间渐进复杂度的，只是大概值就行。这些是用来大概衡量的，只需知道个数量级即可
分析:随着模块n的增大,算法执行的时间的增长率和 f(n) 的增长率成正比,所以 f(n) 越小,算法的时间复杂度越低,算法的效率越高。 2. 在计算时间复杂度的时候,先找出算法的基本操作,然后根据相应的各语句确定它的执行次数,再找出 T(n) 的同数量级(它的同数量级有以下:1,log2n,n,n log2n ,n的...