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我被设置了一个挑战,并被告知要在 O(n^3) 内解决它,因为显然在 O(n^2) 内这是不可能的,O(n^2) 是原始任务,但它已更改。挑战是编写一个算法来遍历 n*n 矩阵的每一行,然后将整个矩阵打印为排序数组。矩阵的每一行都已排序。
这是我所拥有的,我认为它是 O(n^2),但我仍在正确地学习 big-O,所以如果我已经完成了,需要一些确认。它使用插入排序实用方法对数组进行排序。谢谢
public int[] mergeMatrix(int[][] matrix) {
int length = matrix.length;
int [] sortedMatrixArray = new int[length * length];
int loop = 1;
for (int[] i : matrix) {
for (int j = 0; j < length; j++) {
switch (loop) {
case 1:
sortedMatrixArray[j] = i[j];
break;
case 2:
sortedMatrixArray[j + 3] = i[j];
break;
case 3:
sortedMatrixArray[j + 6] = i[j];
break;
}
}
loop++;
}
insertionSort(sortedMatrixArray);
return sortedMatrixArray;
}
private void insertionSort(int[] array) {
for (int firstUnsortedIndex = 0; firstUnsortedIndex < array.length; firstUnsortedIndex++) {
int newElement = array[firstUnsortedIndex];
int i;
for (i = firstUnsortedIndex; i > 0 && array[i-1] > newElement; i--) {
array[i] = array[i-1];
}
array[i] = newElement;
}
}
编辑:
public int[] mergeMatrix(int[][] matrix) {
int length = matrix.length;
int [] sortedMatrixArray = new int[length * length];
int loop = 0;
for (int[] i : matrix) {
for (int j = 0; j < length; j++) {
if (loop == 0) {
sortedMatrixArray[j] = i[j];
}
sortedMatrixArray[j + (length*loop)] = i[j];
}
loop++;
}
insertionSort(sortedMatrixArray);
return sortedMatrixArray;
}
最佳答案
如果n
是矩阵的大小,则矩阵有n^2
个元素。
您的insertionSort
将n^2
元素作为输入。它的工作原理是O(k^2)
(其中k
是输入的大小),所以总共有O(n^2^2)
这是O(n^4)
。
要使其O(n^3)
,您可以执行以下操作
public class App {
public static void main(String[] args) {
int[] result = sort(new int[][]{{1, 4, 7}, {2, 5, 8}, {3, 6, 9}});
System.out.println("result = " + Arrays.toString(result));
}
static int[] sort(int[][] matrix) {
int total = 0;
for (int i = 0; i < matrix.length; i++) {
total += matrix[i].length;
}
// indexes variable store current position for each row.
int[] indexes = new int[matrix.length];
int[] result = new int[total];
for (int i = 0; i < total; i++) {
int minIndex = 0;
int minValue = Integer.MAX_VALUE;
// this loop search for row with minimal current position.
for (int j = 0; j < matrix.length; j++) {
//Ignore row which are exhausted
if (indexes[j] >= matrix[j].length) {
continue;
}
if (matrix[j][indexes[j]] <= minValue) {
minIndex = j;
minValue = matrix[j][indexes[j]];
}
}
result[i] = matrix[minIndex][indexes[minIndex]];
indexes[minIndex]++;
}
return result;
}
}
使用一些高级数据结构可以将该算法从 O(n^3)
改进为 O(n^2*log(n))
具有最小当前元素的行更快(某种树)。
关于java - 这个算法是O(n^2)吗?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/54101810/
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
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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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我是一名优秀的程序员,十分优秀!