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 。。。初中的公式log2N=logeN/loge2logeN代表以e为底的N的对数,loge2代表以e为底的2的对数
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。它们相差常数倍。lon2 n=ln n/ln 2.但就数量级而言，它们是相同的
这就是具有 (n) 个结点的完全二叉树的深度为 ([ \log_2 n ] + 1) 或者 ([ \log_2 (n+1) ]) 的解析。 我们可以通过C++代码来演示如何计算具有n个结点的完全二叉树的深度。下面的代码示例包括两个函数,分别用两种不同的方法来计算深度。 #include <iostream> #include <cmath> // 方法1: 使用 ...
冒泡排序在最坏情况下的比较次数是 A)n(n+1)/2 B)nlog2n C)n(n-1)/2 D)n/2 答案 冒泡排序在最坏情况是初始序列为“逆序”,需要进行N-1次排序,进行的比较次数为:∑(i-1),下标从n到2,即 C)n(n-1)/2 结果二 题目 冒泡排序在最坏情况下的比较次数是___。 A.n(n+1)/2B.nlog2nC.n...
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include <math.h> double n= 0.02;y= floor ( log(n)/log(2)) + 1；printf("%lf\n",y);用函数“地板”取下
于是我们就有了这个复杂度为O(log2N)的快速对幂求余的方法了: 上代码 long long abq(int a, int b,int q) { long long ans = 1; a %= q;//先对a求个余 while(b)//判断C_i是否全部遍历到 { if(b&1){//判断C_i是否为1 ans = (ans * a) % q;//递推求余 } a = (a * a) ...
2设序列长度为n,在最坏情况下,时间复杂度为O(logn)的算法是( )。答案: A. 二分法查找 B. 顺序查找 C. 分块查找 D. 哈希查找 3设序列长度为n,在最坏情况下,时间复杂度为O(log2n)的算法是( )。 A. 二分法查找 B. 顺序查找 C. 分块查找 D. 哈希查找 反馈...
因此,时间复杂度的量级是 `O(sqrt(n))`。 综上所述,正确答案为B。 这道题要求计算函数的时间复杂度,需要分析代码中的循环结构,确定循环的次数与输入规的关系,从而确定时间复杂的量级。代码中存在循环结构,关键是分析循环的次数与输入规模[1]的关系。
3 线性对数阶O(nlogn) # 线性对数阶 for j in range(n): i = 1 while i <= n: i *= 2 1. 2. 3. 4. 5. 4 线性阶O(n) 4.1 案例1 sum = 0 # 只执行一次 for i in range(0, n): # 执行n次 count = count + 1 # 执行n次 ...