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所以我有一个非常复杂的嵌套循环,我需要找到它的复杂性。代码如下:
1. int c = 0;
2. for (int i = 1; i <= n; i++)
3. for (int j = 1; j <= n; j++)
4. for (int k = 1; k <= i + j; k += 3)
5. c++;
6. return c;
所以我知道复杂度在 O(n^3) 中,但我需要知道如何进行数学证明。下面显示了每行的执行频率。
1. 1
2. n
3. n(n-1)
4. No idea how to do this
5. No idea
6. 1
有人可以帮我解决第 4 步和第 5 步吗?当 k 从 1 到 (i+j) 时,这真的很令人困惑。
最佳答案
我们可以从数学上证明复杂性。迭代总数可以表示为(不幸的是不支持 latex )
sum_j=1^n sum_i=1^n (i + j) / 3
如果绘制 i
和 j
值及其总和 i + j
的网格,您也可以看到这一点。
这相当于
sum_j=1^n {[n(n + 1)/2 + nj] / 3}
可以进一步简化为
{n[n(n + 1)/2] + n[n(n + 1)/2] / 3}
评估后给出
(n^3 + n^2) / 3
这是 O(n^3)
的顺序。
步骤为 1 而不是 3 的迭代次数可以通过编程方式证明(Python 代码)
c = 0
n = 4 # change n for testing, slow
for i in range(1, n + 1):
for j in range(1, n + 1):
for k in range(1, i + j + 1):
c += 1
assert(c == (n ** 3 + n ** 2))
关于algorithm - 查找嵌套循环的复杂性,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/57891580/
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