时间复杂度 1. 算法复杂度分为 时间复杂度和空间复杂度。 作用: 时间复杂度是度量算法执行的时间长短;而空间复杂度是度量算法所需存储空间的大小。 2. 一般情况下,算法的基本操作重复执行的次数是模块n的某一个函数f(n),因此,算法的时间复杂度记做:T(n)=O(f(n)) 分析:随着模块n的增大,算法执行的时间的...
i=1； while（i<=n） i=i*2的时间复杂度O(log2n)。整段代码语句，中循环体只有一个while（i<=n），执行的次数是：i = 1，i = 1*2=2，判断2是否小于等于n，是则继续循环，否则跳出循环。i =2，i = 2*2=4，判断4是否小于等于n，是则继续循环，否则跳出循环。i =4 ，i = 4*...
这个算法的时间复杂度为logn。一个算法执行所耗费的时间，从理论上是不能算出来的，必须上机运行测试才能知道。但不可能也没有必要对每个算法都上机测试，只需知道哪个算法花费的时间多，哪个算法花费的时间少就可以了。并且一个算法花费的时间与算法中语句的执行次数成正比例，哪个算法中语句执行次数多，...
这个算法的时间复杂度可以通过分析循环的迭代[1]次数来确定。 首先,i=n*n 是一个基本的赋值操作,它的时间复杂度是O(1),因为它只执行一次。 然后,进入循环 while(i!=1)。在每一次循环迭代中,i 的值会除以2,直到 i 的值等于1为止。这意味着 i 的值将不断减小,直到达到1。考虑一下迭代次数,...
为什么这个代码片段的时间复杂度是 O(log3(n)) 而不是 O(log(n))? 在这个代码片段中,每次迭代后,i 被乘以 3,而不是 2。因此,我们应该使用以 3 为底的对数来计算迭代次数。如果我们使用以 2 为底的对数来计算迭代次数,将导致得到错误的时间复杂度。因此,时间复杂度应该是 O(log3(n)) 而不是 O(log...
因此时间复杂度为常数阶 **O(1)**。 **(2) 双循环结构** - **外层循环**:`for(i=0;i 该循环控制变量`i`的范围是0到n-1,共计执行**n次**。 - **内层循环**:`for(j=0;j 每次外层循环迭代时,内层循环的控制变量`j`同样从0到n-1,执行**n次**。 - **总执行次数**: 内层循环的`...
i=1；while（i<=n）i=i*2的时间复杂度为O(log2n)。整段代码中，循环体仅包含一个while（i<=n），执行的次数由i的初始值和n的大小决定。初始时i设为1，每次循环中i乘以2，判断i是否小于等于n，如果满足条件，则继续循环，否则跳出循环。通过这种方式，每次循环i都会成倍增长，直到i超过n为止...
时间复杂度为O(n)。因为计数排序只涉及到遍历排序数据 2|3要求 只能在数据范围不大的场景应用。如果数据范围要比数据数量大得多,就不适合计数排序 只能给非负整数排序。如果是其他类型,要在不改变数据相对大小情况下,转换为非负整数。如果考生成绩精确到小数后一位,我们就需要将所有的分数都先乘以 10,转化成整数...
(2)O(n)(3)O(log n)(4)O(n)(5)O(1)(6)O(1)(7)O(n^(1/3))(8)O(n)(1)外层循环执行n次,内层循环每次执行n次,总次数为n²阶,时间复杂度为O(n²)。 (2)两个独立循环均执行n次,总次数为2n阶,舍去常数系数后为O(n)。
下面这个程序段的时间复杂度是( )。 for (i=1; i<n; i++) { y=y+1; for (j=0;j<=(2*n);j++) X++;