计算复杂性理论是理论计算机科学和数学中计算理论的一个分支，其重点是根据计算机问题的固有难度对其进行分类。编程中特别常见的是*摊销分析*的时间或空间
这道题是我考试时出的，我解不出来，想看看答案是什么（这不是作业，因为它除了知识之外对我没有任何帮助）。 我们需要创建一个数据
当我在 DSA 讲座中学习时间复杂度时，我的脑海中突然出现了这个疑问。那么首先，O(log(n)) = O(log(n^n)) 吗？ 如果是，O(log(n^n)) 属于什么类型的时间复杂度？是...
我做了一些测试，结果发现RSA比DSA慢很多。 通常的 DSA 时间复杂度是多少？ RSA[毫秒] DSA [毫秒] 1125 218 1KiB 1047 188 2KiB 594 17 4KiB 641 234 8KiB
为什么 C++11 要求 std::sort 具有 WCET O(n log n)？
自 C++11 起，C++ 标准库（参见标准草案版本的第 25.4.1.1 节）要求 std::sort 算法具有渐近最坏情况执行时间 O(n log n)，而不是...
为什么Dijkstra的时间复杂度是O((V + E) logV)
我正在阅读有关使用二元堆的 Dijkstra 算法的最坏情况时间复杂度（该图表示为邻接列表）。 根据维基百科（https://en.wikipedia.org/wiki/Di...
我对数据挖掘项目感兴趣，并且一直想创建一种分类算法来确定哪些特定签入需要代码审查，哪些不需要。 我发达了
我正在学习课程，初学者。我有一个 C# 程序，可以处理不同函数中的按位运算。 我在每个函数开始时都会得到验证。所以我有很多“相同的
今天在学校老师要求我们实现一个去重算法。没那么难，大家想出了下面的解决方案（伪代码）： 对于 i 从 1 到 n - 1 ...
您可能知道，有两种不同类型的正则表达式实现：一种使用回溯（pcre），另一种使用有限自动机（re2）。 这两种算法都有其
假设我们有一个有向二分图 G，有两个分区 A 和 B。假设所有边都从 A 开始并以 B 结束。假设每个顶点至少有一条相邻边。我想...
我正在研究在网上找到的教程表，并遇到了一个我不知道如何解决的问题。 http://www.bowdoin.edu/~ltoma/teaching/cs231/fall08/Problems/amortized.pdf 一个
需要有关如何计算时间复杂度的帮助 int func(int n) { 整数a = 0; 对于 (int i = 1; i <= n; ++i) { for (int j = 0; j <= n - i; ++j) { for (int k = 0; k...
需要有关如何计算时间复杂度的帮助 int func(int n) { 整数a = 0; 对于 (int i = 1; i <= n; ++i) { for (int j = 0; j <= n - i; ++j) { for (int k = 0; k ...
我在 Python 中实现了两个版本的基数排序（该版本允许对值达到 n² 的整数进行排序，其中 n 是要排序的列表的大小），以针对标准进行基准测试
我在 Python 中实现了两个版本的基数排序（该版本允许对值达到 n² 的整数进行排序，其中 n 是要排序的列表的大小），以针对标准进行基准测试
我试图找出如何使用替换方法解决递归问题，但我不明白当未明确给出基本情况时如何选择基本情况？ 目前，我面临两个
我有一个字符序列 xxxxxx （其中 xk 和 k > 0） 我的目标是将这句话转化为荷兰国旗，也就是说： xxx -> RWB xxxx -> RWBB xxxxx -> RWWBB xxxxxx -> ...
int func2(int arr[], int n) { int i = 0, j, 计数器 = 0; 合并排序(arr, n / 6); // 1 同时（我< n / 6) // 2 { for (j = 6; j < n / 6; j *= j) // 3 counter++...
是一个循环我<n has the same complexity as i<100?
我想了解以下代码是否具有相同的复杂度 O(n)？： for(int i=0;i 我试图了解以下代码是否具有相同的复杂度 O(n)？: for(int i=0;i<n;i++) for(int i=0;i<100000;i++) 我也很高兴听到解释，谢谢！ 我认为第二个循环的复杂度是O(n)，因为在最坏的情况下，我们遍历所有的数字，但我的老师说它的复杂度是O(1)，我不知道为什么 复杂性是衡量资源（CPU 时间、内存等）的使用情况如何随着变量的增加而扩展的指标。 以下可以用 n 来表示 CPU 时间： 所用 CPU 时间的使用量（最多）与 n 线性增加，因此是 O(n)。 所使用的CPU时间的使用量并不随着n而增加，所以它是O(1)。