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我得到了以下代码,并被告知以大 theta 表示法找到最佳和最差情况下的运行时间。
def find(a, target):
x = 0
y = len(a)
while x < y:
m = (x+y)/2
if a[m] < target:
x = m+1
elif a[m] > target:
y = m
else:
return m
return -1
我知道这段代码在最坏情况下的运行时间是O(lg(n))。但是有人问我,如果第五行从“m=(x+y)/2”改为“m=(2*x+y)/3”,运行时间会改变吗?
我的直觉是运行时间变长了一点,因为它不再像二进制搜索那样将列表切成两半,效率较低,但我不确定此时如何计算大 O
最佳答案
假设在最坏的情况下,我们正在搜索位于 N 个元素的数组中最后的元素。
第一次迭代后,列表应减少到 2N/3。
在第 2 次迭代后,列表应减少到 4N/9
...
在第 (k-1) 次迭代之后,列表应减少到 2 个元素
在第 k 次迭代后,我们最终会找到我们的候选人。
因此 N * (power(2/3,k)) = 1。
k ~ log (N) 以 1.5 为底
关于algorithm - 各种版本二分查找的大O,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/18723900/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!