Big-O表示法用于表示渐近上界。它描述了算法的相关时间或空间复杂性。 Big-O分析提供了对问题难度的粗略和简化估计。
我想知道在这种情况下 BIG O 会是什么？我认为它是 O(1)，因为它具有固定的迭代次数（array.length 是固定的）...即使在最坏的情况下（3999），仍然是最大迭代...
写 O(n(n+k)) 和写 O(n2 + nk) 一样吗？ 此外，像 O(n(n+k)logn) 这样添加 logn 如何影响复杂性？ 我目前正在学习大 o 表示法，并对......感到困惑
O(sqrt(n)) + O(n^2) 的大 O 时间复杂度是 O(n)？ [重复]
我正在研究 Big O 表示法，我试图了解具有 O(sqrt(n)) 部分和 O(n^2) 部分的函数是否近似为 O(n) 或 O(n^ 2).
您好，我一直在研究并尝试学习如何检查某些算法的时间复杂度。我看过这个视频，非常有帮助。 话虽这么说，我想离开并明星......
我正在上一门算法设计和分析课程，我们重点关注常见算法的时间和空间复杂度，但我很难理解大 O 表示法/时间复杂度。为了...
就运行时间而言，2^3logn 与 6^logn 相比如何。 最初的问题是将 n^3 与 6^logn 进行比较，我将 n^3 更改为 2^3logn 以使运行时间更具可比性。还可以简化...
我无法弄清楚为该选择排序示例找到大θ表示法的过程。我在网上读到过，而且 tl;dr 的嵌套循环意味着它将 = O(n^2) 但是，我确实...
可能的重复： 大O的简单英语解释 在一个编程难题的答案中，它说对字符串进行排序需要 O(n log n) 时间。 这是怎么推导出来的呢？ 有没有人有好的参考资料
单链表有n个节点，给出第i个节点的地址，分析以下情况。 1.在第(i-1)个节点和第i个节点之间添加一个新节点，假设第i个n的地址...
算法 A 和 B 最坏情况下的运行时间分别为 O(n) 和 O(logn)。因此，算法 B 总是比算法 A 运行得更快。对还是错？ 我认为答案是错误的，因为 O(...
我是否正确地对该算法执行渐近分析，该算法识别每个子集集合的唯一键的数量？
所以，我最近在采访中遇到了这个问题，这让我有点烦恼。我已经编程多年，但像许多自学成才的人一样，力量（渐近分析的力量）并不
如何以 O(n log n) 时间复杂度找到输入大小每单位变化所带来的运行时间变化？
如果输入大小为 10,000,000 时程序的运行时间为 4.956 秒，如果我将输入大小增加到 20,000,000，时间复杂度为 O(n log n)（大约...
我曾经理解这一点，但现在不再理解了。假设我有一个算法将返回数组中间的数字。 对于 (int i = 0; i < nums.length; i++) { if (i == nums.length / 2) r...
对于这样的伪代码算法： 算法 fn(A, S)： 输入：n 个整数的数组 A 整数S 对于 i 从 0 到 n - 1： 对于 j 从 i + 1 到 n - 1： 为...
如果不以 O(f(n)) 或 Ω(f(n)) 表示 θ(f(n))，那么 θ(f(n)) 的正式定义是什么？
θ 或 θ(f(n)) 通常用 O(f(n)) 或 Ω(f(n)) 来定义。本网站上的其他答案以这种方式定义 θ(f(n)) 。不使用 O 或 Ω 时 θ(f(n)) 的定义是什么？ 当然，既然是...
计算列表中产生可被 60 整除的总和的元素对的数量 - 降低时间复杂度
排列优化问题有很多，但每一个都不同。 最近在一次编码作业中，有人要求我，给定一个数字列表，找出有多少对加起来是...的倍数。
我可以用比 o(n^2) 更有效的方法获取字符串的所有 substring-1 字符吗？
我想获取一个字符串的所有可能的string-1字符。以字符串 A13 为例，我将得到 A1、A3 和 13。我创建了一个具有二次时间复杂度的函数，我想知道是否
我不明白为什么使用基于堆的优先级队列时执行顺序是O(m log n)而不是O(nm log n)。 WHILE 必须处理 n 个节点并评估所有 m 个图的边，并且在最坏的情况下
非嵌套 for 和 while 循环的大 O 表示法（时间复杂度）是什么？
所以这是代码： 而（n>0）{ n /= 2； } 对于（令 i = 0；i < n; i ++) { // Do something } The time complexity of the while loop is O(log base 2 n), while the for loop is simply...
什么是大 O 表示法（时间复杂度）非嵌套 for 和 while 循环？
所以这是代码： 而（n>0）{ n/=2； } 对于（让我= 0;我< n; i ++) { // Do something } The time complexity of the while loop is log base 2 n, while the for loop is simply n. So, is it O(...