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我写了一个算法来查找未排序列表中的重复项。它在每次迭代中执行 n - m 操作，其中 m 是迭代次数，n 是输入列表的大小。它的大 O 是什么？
最佳答案
O(n^2)。这里的工作是n+(n-1)+(n-2)+...+1 = n(n+1)/2。
一个更直观的看待它的方式是你至少做 n/2 工作至少 n/2 次迭代，所以你至少做 n^2/4 工作。
关于algorithm - 执行 n-m 操作的算法的大 O 是什么，其中 m 是迭代次数？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/12451894/
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在使用 requests 库中的状态代码时，我遇到了一些奇怪的事情。每个 HTTP 状态代码都有一个常量，有些具有别名(例如，包括 200 的复选标记): url = 'https://httpbin
这是我得到的代码，但我不知道这两行是什么意思: o[arr[i]] = o[arr[i]] || {}; o = o[arr[i]]; 完整代码: var GLOBAL={}; GLOBAL.name
所以这个问题的答案What is the difference between Θ(n) and O(n)? 指出“基本上，当我们说算法是 O(n) 时，它也是 O(n2)、O(n1000000)、O
这是一个快速的想法；有人会说 O(∞) 实际上是 O(1) 吗？ 我的意思是它不依赖于输入大小？ 所以在某种程度上它是恒定的，尽管它是无限的。 或者是唯一“正确”的表达方式 O(∞)？ 最佳答案 无穷
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我了解 Big-Oh 表示法。但是我该如何解释 O(O(f(n))) 是什么意思呢？是指增长率的增长率吗？ 最佳答案 x = O(n)基本上意味着 x <= kn对于一些常量 k . 因此 x = O
我正在编写一个函数，该函数需要一个对象和一个投影来了解它必须在哪个字段上工作。 我想知道是否应该使用这样的字符串: const o = { a: 'Hello There' }; funct
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根据 O'Reilly 的 Python in a Nutshell 中的 Alex Martelli，复杂度类 O(n) + O(n) = O(n)。所以我相信。但是我很困惑。他解释说:“N 的两个
O(n^2)有什么区别和 O(n.log(n)) ? 最佳答案 n^2 的复杂性增长得更快。 关于big-o - 大 O 符号 : differences between O(n^2) and O(n
每当我收到来自 MS outlook 的电子邮件时，我都会收到此标记 & nbsp ; (没有空格)哪个显示为？在 <>. 当我将其更改为 ISO-8859-1 时，浏览器页面字符集编码为 UTF-8
我很难理解 Algorithms by S. Dasgupta, C.H. Papadimitriou, and U.V. Vazirani - page 24 中的以下陈述它们将 O(n) 的总和表
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总和 O(1)+O(2)+ .... +O(n) 的计算结果是什么？ 我在某处看到它的解决方案: O(n(n+1) / 2) = O(n^2) 但我对此并不满意，因为 O(1) = O(2) = co
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假设我有两种算法: for (int i = 0; i 2)更长的时间给定的一些n - 其中n这种情况的发生实际上取决于所涉及的算法 - 对于您的具体示例， n 2)分别时间，您可能会看到: Θ(n)
这个问题在这里已经有了答案: Example of a factorial time algorithm O( n! ) (4 个回答) 6年前关闭。 我见过表示为 O(X!) 的 big-o 示例但
我是一名优秀的程序员,十分优秀！