time-complexity

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我一直在尋找到連接組件的運行時間，和整個本說明書來到Wikipedia：這是簡單的計算線性時間的圖的連接部件（在使用廣度優先搜索或深度優先搜索來確定圖的頂點和邊的數量項）。在任何一種情況下，從某個特定頂點v開始的搜索將在返回之前找到包含v（且不再有）的整個連接組件。要查找圖形的所有連接組件，請通過其頂點循環，首先開始新寬度或深度優先搜索循環何時到達尚未包含在以前找到的連接組件中的的頂

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角度編譯器中ascii查找的big theta效率是多少？

我試圖確定的是大寫字母的查找時間，而不是小寫字母。這使我想問一下，ascii表上的查找是Theta（1）還是效率比這更低，這意味着首都的查找時間比lowercase更快？

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Big-O for While循環

我有這個算法，我試圖計算它的複雜性。 A = {a_1, a_2, a_3, ...} w = 0 while A != empty a' = argmin(A) #a' is the element with smallest y_a if (N_a' + w > C) A = A - {a'} else x_a' = x_a' + 1

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與複雜性爲O更好（n）的

我有其中元素是第一以遞增順序，然後在遞減順序像A [10] = {1,4,6任何數組搜索的元件陣列，8,3,2}，在數組中沒有重複。如果輸入是7，輸出應該是，元素不存在。時間複雜度應該b更好THN爲O（n）我被線性搜索獲得結果，comparng與元素每個elemnts到B中。但因爲我想要更好的解決方案，所以我試着找到一個數組元素翻轉的樞軸，然後從（0到pivototelement）搜索，然

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運行時間與日誌總和成正比的算法的時間複雜度

我有一個運算時間與log(1) + log(2) + ... + log(N)成比例的算法。顯然這個算法運行在O(N log(N))時間。然而，我有直覺認爲可能會有一個更緊密的界限，因爲我所生產的界限使用最大對數術語的值來界定所有的對數項，儘管許多術語都小得多。我對麼？是否有一個更加緊密的界限，在算術表達上仍然很簡單？

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刪除無效圓括號 - Leetcode時間複雜度

我在leetcode上解決了這個問題，問題陳述如下。刪除無效括號的最小數目以使輸入字符串有效。返回所有可能的結果。注意：輸入字符串可能包含除括號（和）以外的其他字母。 Examples: "()())()" -> ["()()()", "(())()"] "(a)())()" -> ["(a)()()", "(a())()"] ")(" -> [""] 我在一段時間後能夠解決問題。但

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如何證明或反駁這個函數是Ω（n^1.5）？

所以我有這樣的遞歸函數： T（N）= T（的log（n））+ T（N-的log（n））+ N 我試過很多次解決它，但我只是沒有成功。（找到theta）基本上，它足以證明或反駁，如果它是歐米茄的n^1,5（Ω（n^1.5））幫助將不勝感激，提前致謝！ TL; DR：給出T（N）= T（的log（n））+ T（N-的log（n））+ N 證明或反駁：T（N ）=Ω（N^1.5）

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爲什麼這個循環需要O（2^n）時間複雜度？

有一個循環執行蠻力算法來計算5 * 3而不使用算術運算符。我只需要添加五次3次，這樣就需要O（3），如果輸入是x * y，那麼就是O（y）。但是，在一本書中，它表示需要O（2^n），其中n是輸入中的位數。我不明白爲什麼使用O（2^n）來表示它O（y）。它是更好的方式來顯示時間複雜性？你能解釋我嗎？我不要求其他算法來計算這個。 int result = 0 for(int i=0; i<3;

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當比較函數不是O（1）時，排序alg的時間複雜度是多少？

正如我所知，當比較函數爲O(1)時，有效的排序alg時間複雜度爲O(N*log(N))。如果比較函數不是O(1)（即O(M)），那麼時間複雜度是多少？是O(N*log(N*M))還是O(N*M*log(N))？感謝

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以下代碼片段的大O表示法

我幾天前就開始研究數據結構和算法，並且仍然試圖理解這些概念。我正在學習Big-O符號。我明白O（1） - 時間複雜性是什麼，並且有問題。 void Method1(int n) { int a = 10; int b = 20; int x = a + n; int y = b * n; Console.Writeline("{0}{1}",