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javascript - 这个解决方案的时间复杂度是多少 O(N) 或 O(LogN)?

转载 作者:塔克拉玛干 更新时间:2023-11-03 05:42:31 26 4
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https://codility.com/programmers/lessons/1-iterations/

考虑到这一点:

if (largestHole > (bin.length - i) && subHole < (bin.length - i)) {
break;
}

如果到目前为止最大孔的长度小于要检查的剩余数字的长度,则它会打破循环

这一行 let bin = parseInt(N, 10).toString(2); 是将一个数字从 base 10 转换为 base 2 string,这是我迭代的。

function solution(N) {
let bin = parseInt(N, 10).toString(2);
let subHole = 0;
let largestHole = 0;
for (var i = 0; i < bin.length; i++) {
if (largestHole > (bin.length - i) && subHole < (bin.length - i)) {
break;
}
if (bin[i] === '0') { subHole++; }
else {
if (subHole > largestHole) {
largestHole = subHole;
}
subHole = 0;
}
}
return largestHole;
}

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最佳答案

仍然是 O(n)。复杂度不考虑系数。此外,O(log n) 函数类似于二进制搜索。

编辑: O(log n) 算法的简单解释:以二分查找为例。例如,你有一个从 1 到 100 的数字 x,它隐藏在一个包含 n 个从 1 到 100 的数字的排序数组中。你从数组的中间开始,取决于中间数字与 x 相比的大小,你搜索数组的左半部分或右半部分。该过程递归地继续,直到您找到该数字。

例如我想在 [1,3,5,6,7,9,10] 中找到 5。我从第四名开始。是6,大于5,所以我们搜索左半边,从1到5。然后,我再次检查缩小范围内的中间位置,即3。它小于5,所以我们搜索右半边。此时我们只剩下一个数字 - 即 5。

搜索一直将数组分成两半,因此最坏的情况将采用 log 2 n(n 的以 2 为底的对数)。这是一个 O(log n) 函数。

但是,正如我所说,复杂度的系数并不重要。例如冒泡排序通常需要大约 (n^2)/2 轮,但我们只是将其计算为 O(n^2),忽略 1/2 系数。

关于javascript - 这个解决方案的时间复杂度是多少 O(N) 或 O(LogN)?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/43891736/

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