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- java - 使用网络类获取 url 地址
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我目前有以下伪代码,我想弄清楚为什么问题的答案是 O(n)。
sum = 0;
for (i = 0; i < n; i++) do
for (j = n/3;j < 2*n; j+= n/3) do
sum++;
我认为答案是 O(n^2),因为第一个 for 循环会运行 'n' 次,而第二个 for 循环有 += n/3,给它另一个(n 除以某次),这只会简化为 O(n^2)。有人可以解释为什么它是 O(n) 吗?
最佳答案
这是因为第二个循环以恒定的操作量运行(不依赖于n
)。从 n/3
到 2n
有一个步骤 n/3
类似于从 1/3
到 2
,步长 1/3
。
对于合理的 n
(不是 0),这将运行 5-6 次(这个数字并不重要,取决于你如何计算 /
)
关于algorithm - 计算大 O 符号,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/34113015/
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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
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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
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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
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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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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)
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!