下面的伪代码的时间复杂度是多少？_下面的代码的时间复杂度是多少？_下面的程序的时间复杂度是多少？ - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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时间复杂度中的log（n）底数到底是多少？

其实这里的底数对于研究程序运行效率不重要，写代码时要考虑的是数据规模n对程序运行效率的影响，常数部分则忽略，同样的，如果不同时间复杂度的倍数关系为常数，那也可以近似认为两者为同一量级的时间复杂度...假设有底数为2和3的两个对数函数，如上图。当X取N（数据规模）时，求所对应的时间复杂度得比值，即对数函数对应的y值，用来衡量对数底数对时间复杂度的影响。...用文字表述：算法时间复杂度为log（n）时，不同底数对应的时间复杂度的倍数关系为常数，不会随着底数的不同而不同，因此可以将不同底数的对数函数所代表的时间复杂度，当作是同一类复杂度处理，即抽象成一类问题。...排序算法中有一个叫做“归并排序”或者“合并排序”的算法，它用到的就是分而治之的思想，而它的时间复杂度就是N*logN，此算法采用的是二分法，所以可以认为对应的对数函数底数为2，也有可能是三分法，底数为3...说明：为了便于说明，本文时间复杂度一概省略 O 符号。

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排序算法-下（Java语言实现）

我们正好借此机会来学习一下，如何分析递归代码的时间复杂度。...从我们的原理分析和伪代码可以看出，归并排序的执行效率与要排序的原始数组的有序程度无关，所以其时间复杂度是非常稳定的，不管是最好情况、最坏情况，还是平均情况，时间复杂度都是 O(nlogn)。...第三，归并排序的空间复杂度是多少？归并排序的时间复杂度任何情况下都是 O(nlogn)，看起来非常优秀。（待会儿你会发现，即便是快速排序，最坏情况下，时间复杂度也是 O(n2)。）...原地分区函数的实现思路非常巧妙，我写成了伪代码，我们一起来看一下。...快速排序算法虽然最坏情况下的时间复杂度是 O(n2)，但是平均情况下时间复杂度都是 O(nlogn)。

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您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

世界上最慢的排序算法！

话不多说，先上伪代码： int bogo_sort(int& arr[], int n){ while(false== is_sorted(arr[n])){ random_shuffle(arr...[n]); } return 0; } 之所以叫猴子排序，源自典故：一只猴子随机敲击键盘，只要时间足够久，一定能敲出莎士比亚的诗。...看了伪代码，很容易理解其核心思路是：（1）判断待排序的数组是否有序，有序则返回排序完毕；（2）无序，则随机打乱数组；（3）重复（1）；只要执行的时间足够长，随机的次数足够久，总能够得到排序后的结果...我能够想到的，就是大学里作为算法课的时间复杂度推导习题，或者面试过程中时间复杂度计算考题了，又或者装13的谈资了，其他好像没有什么用。那这个排序算法的时间复杂度是多少呢？简单来分析一下。...，“很容易”得到，其时间复杂度是O(n*n!)

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如何计算算法的复杂度

---- 时间复杂度 什么叫做时间复杂度呢？？我们来看一个简单的程序 int n = 10 ; System.out.println("输出" + n); 这段伪代码运行了多少次呢！...n次，时间复杂度为O(n)：线性时间复杂度。...n*n次，时间复杂度为O( ? )：平方复杂度。百度百科对时间复杂度的定义是：在计算机科学中，算法的时间复杂度是一个函数，它定性描述了该算法的运行时间。...int a[] = new int[n]; 这个例子的空间复杂度是多少呢？这个数组开辟的空间是多少呢？ O(n)。...总结时间复杂度和空间复杂度本就是一个相互博弈的过程，一个多另一个就少，根据适当的问题，找到适当的解，这才是好办法。下面给一张常见数据结构时间和空间复杂度的图作为结尾把。 ?

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二分查找与二分答案（4）

最后直接输出第K小的分数。这个算法时间复杂度的瓶颈在对所有分数排序上。考虑到分数一共有ΣPi-N个，所以这个算法的时间复杂度是O((ΣPi-N)log(ΣPi-N))。.../P[x] Else Q[x]++ 上面伪代码的时间复杂度取决于“求出Q[i]/P[i]中最小的分数Q[x]/P[x]”这一步如果用顺序查找，时间复杂度是O(N)，肯定会超时...综上所述，要找到所有分数中，小于等于x的最大分数，复杂度是O(N)的，伪代码如下： Max_Leq(x) Q = [] For i = 1...N Q[i] = (int...所以在上面的代码中我们把Cnt函数的逻辑和Max-Leq的逻辑写在一起了。...整个算法的时间复杂度是O(Nlog(P))的，可以通过所有的数据

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【408&数据结构】散列（哈希）知识点集合复习&考点题目

散列查找散列查找是一种高效的查找方法，它通过散列函数将关键字映射到数组的一个位置，从而实现快速查找。这种方法的时间复杂度平均为(O(1))，但最坏情况下可能会退化到(O(n))。...在最坏情况下（所有元素都冲突），查找时间复杂度会退化到 (O(n))。 2. 什么是散列存储？解答：散列存储是一种数据结构，它根据关键码值（Key Value）直接进行访问。...当发生冲突时，通过一定的计算找到一个新的位置来存储数据。再散列可以提高散列表的查找效率，避免堆积现象。 8. 散列查找的平均查找复杂度是多少？解答：散列查找的平均查找复杂度是 (O(1))。...这是因为在理想情况下，散列函数可以将关键字均匀地分布在散列表中，每个关键字只需要一次查找就可以找到对应的存储位置。 9. 散列表的空间复杂度是多少？解答：散列表的空间复杂度是 (O(n))。...再散列法：通过更换散列函数或调整散列表的大小来减少冲突另外，利用了工作之余的一点点时间，整理了一套考研408的知识图谱，我根据这一套知识图谱打造了这样一个408知识图谱问答系统里面的每一个回答都是根据考研

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枚举+优化（5）——双指针优化1

从上面的代码我们能看出时间复杂度是O(N^2^) 双指针优化在某些情况下，根据题目要求，j下标并不需要从i+1重新往后枚举一遍，而是跟随着i向后移动，j也向后移动 ? ...由于j坐标不会向左移动，所以整个枚举的复杂度是O(N) 例1 给定N个整数A1，A2，...，AN，以及一个正整数k。问在所有的大于等于k的两个数的差（Ai-Aj）中，最小的差是多少？...伪代码如下： for X = p,p-1,p-2,...,0 if 能凑出 (x,x + 1,x + 2,......如果需要的百搭卡数量超过M，那这个顺子就凑不出来，伪代码如下： Hashtable <- [A1,A2,...,AN] need_card = 0 for i = X,X + 1,......,X+K) 优化2 第二个可以优化的地方就是判断能不能凑出X开头的顺子。我们利用双指针可以把这一步均摊时间复杂度降到O(1)。

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编程实现“斐波那契数列”的5种方法！ | 经典面试题

我们可以在代码里加一个计数验证一下。...那么，带入通项公式求解，时间复杂度是多少呢？是O(1)么？通项公式的计算，并不能O(1)得到，而是一个a^n，即power(a, n)的求解过程。那么，如何求解a的n次方呢？...通过“正推”法，求解f(n)的时间复杂度是O(n)。楼主搞了这么久的奇技淫巧，搞什么“通项公式法”，结果也是个O(n)的方法？？？...减治法求a^n的时间复杂度是O(lg(n))。四、查表法关键时刻，空间换时间的方法就出场了，如果有相对充裕的内存，可以有更快的算法。...; … 求f(n)时直接打表即可，伪代码： return result[n]; 打表的时间复杂度是O(1)。

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二分查找与二分答案（3）

伪代码如下： For X = 1...100000 Cnt = 0 For i = 1...N Cnt += (H[i]/x)*(w[i]/x) If(cnt >= x)...Ans = x else break print Ans 上面枚举边长x的复杂度是O(Ans)，然后枚举所有的巧克力，计算能切出的正方形数量，复杂度是O(N)，所以整个程序的时间复杂度是...其中a[i]的值是当x=i的时候，总共能切出来的正方形数目。我们现在并不知道每一个a{i]的值是多少，但是我们知道可以用一个函数f(i)求出来，并且f(i)的时间复杂度是O(N)。...问要满足小Ho的K层护盾没有被全部打爆，攻击间隔最小可能是多少 先我们分析一下题目就可以知道。...伪代码如下： Bool Crash(t) C = m,Cnt = 0//C是当前护盾HP，Cnt是击穿了基层护盾 For i = 1...N If A[i] >= C//

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【算法分析】分治法详解+范例+习题解答

基本思想 2.1.2 伪代码实现 2.1.3 复杂度分析【nlogn】 2.2 二分搜索 2.2.1 基本思想 2.2.2 伪代码实现 2.3.3 复杂度分析【最坏logn】 2.3 Strassen...; 分解出的子问题的解可以合并为原问题的解；该问题具有最优子结构性质； 2.2.2 伪代码实现 2.3.3 复杂度分析【最坏logn】 2.3 Strassen矩阵乘法 A和B的乘积矩阵C中的元素C...然后递归地对子数组进行排序，最后将所得到的个排好序的子数组合并成所要求的排好序的数组。以上排序算法的平均时间复杂度是多少？...Partition时间复杂度Θ(n) 3.4.2.1复杂度平均时间复杂度Θ(n*logn) 最坏时间复杂度O(n2) 平均空间复杂度O(logn)，logn次都需要一个空间存基准 3.5线性时间选择算法...平均时间复杂度情况下，是Θ(n) 最坏时间复杂度O(n2) 4.书后习题 2-4 大整数乘法的O(nm log(3/2)) 2-5 2-27 以中位数为基准的选择问题 2-31

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阶乘相关的算法题，东哥又整活儿了

搜索有多少个n满足trailingZeroes(n) == K，其实就是在问，满足条件的n最小是多少，最大是多少，最大值和最小值一减，就可以算出来有多少个n满足条件了。...先不急写代码，因为二分查找需要给一个搜索区间，也就是上界和下界，上述伪码中n的下界显然是 0，但上界是+inf，这个正无穷应该如何表示出来呢？...现在，这道题基本上就解决了，我们来分析一下它的时间复杂度吧。...时间复杂度主要是二分搜索，从数值上来说LONG_MAX是 2^63 - 1，大得离谱，但是二分搜索是对数级的复杂度，log(LONG_MAX) 是一个常数 63；每次二分的时候都会调用一次trailingZeroes...综上，由于我们根据 K 的大小限制了数据范围，用大 O 表示法来说，整个算法的时间复杂度为 O(1)。

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枚举+优化（7）——前缀和1

例1 给定一个长度为N的数组：A1,A2,...,AN。(N <= 100000,1 <= A[i] <= 100000)。然后有M个询问，每次询问给两个整数L,R问A[L]~A[R]的和是多少。...这道题最直接的做法就是每次询问的时候，用一个循环累加A[L]~A[R]的和，伪代码如下： Ask(L,R) Sum = 0 For i = L...R Sum += A[i] return Sum... 上面这段伪代码，处理一个询问的时间复杂度是O(R-L)，考虑到R最大是N，L最小是1，所以可以认为是O(N)。...我们将A[i]加到A[j]的和称为部分和，记作S[i,j]，上面的题目就是询问M次部分和。...For p = i...j Sum += A[p] If Sum % k == 0 Ans++ 这个算法的时间复杂度是

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Redis数据结构-跳跃表

以下是个典型的跳跃表例子 image.png 按照上面生成链表的方式，上面每一层链表的节点个数，是下面一层的节点个数的一半，这样查找过程就非常类似于一个二分查找，使得查找的时间复杂度可以降低到O(log...如果要维持这种对应关系，就必须把新插入的节点后面的所有节点（也包括新插入的节点）重新进行调整，这会让时间复杂度重新蜕化成O(n)。删除数据也有同样的问题。...随机层数的设计 Redis 使用随机层数，解决插入、删除时，时间复杂度重新蜕化成O(n)的问题它不要求上下相邻两层链表之间的节点个数有严格的对应关系，而是为每个节点随机出一个层数(level)。...() < p and level < MaxLevel do level := level + 1 return level复制代码 randomLevel()的伪码中包含两个参数...当skiplist中有n个节点的时候，它的总层数的概率均值是多少。这个问题直观上比较好理解。

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文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （268）-- 算法导论20.2 3题

你的伪代码的最坏情况运行时间是多少？由于加入了新的属性 n ，其他的操作要改变吗？这些变化会影响到它们的运行时间吗？如果要写代码，请用go语言。...查找操作的时间复杂度保持不变，为 O(1)（如果 summary 为非零）或 O(log u)（在最坏情况下，即当 summary 为零时）。...这是因为在最坏情况下，我们需要递归地遍历整个树，而每次递归调用的时间复杂度是 O(log log u)。由于加入了新的属性 n，其他操作也需要进行相应的修改。...最坏情况下的运行时间取决于具体的实现细节，比如元素的删除方式等。如果按照元素在数组中的索引直接删除，且元素不移动，则删除操作的时间复杂度为 O(1)。...这些变化不会影响它们的运行时间，因为更新属性n的操作可以在常数时间内完成。需要注意的是，上述伪代码是概念性的，实际编写Go代码时可能需要根据具体的内存管理和错误处理进行调整。

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分析时间与空间复杂度《三钻数据结构与算法笔记》

所以fibonacci的执行次数就是一个指数级 - O(2^n) 这里我们也可以看到fib(3)、fib(4)等等，都被重复计算了多次，所以这个计算的复杂度高达2的6次方；所以在做题和面试的时候就不要运用上面的代码实例...时间复杂也是O(n), 这里的n就是图里面的节点总数；搜索算法：DFS、BFS时间复杂度是多少？ DFS是深度优先，BFS是广度优先算法。...不管是深度优先还是广度优先，因为访问的节点只访问一次，所以时间复杂度也是O(n)的。（n指的是搜索空间里面的节点总数）二分查找：时间复杂度是多少？...等等，越复杂程序性能越差；分析复杂度法则：分析代码的逻辑，找到程序中运行的次数；降低程序时间和空间复杂度可以提升代码的质量，同时优化程序的性能；主定理：所有的分治或者递归函数都可以通过主定理来分析出它的时间复杂度...- O(n) 图的遍历：时间复杂度是多少？ - O(n) 搜索算法：DFS、BFS时间复杂度是多少？ - O(n) 二分查找：时间复杂度是多少？

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面试官:请算出走迷宫需要的最少步数

所以我们可以用暴力算法求出所有路径所需求步数，然后求其最小步数，伪代码如下 paths(start, end) = 1+min(paths(start下方格子， end), paths(start右边格子...， end)) 时间复杂度是多少？...，接下来我们分析下时间复杂度和空间复杂度。...时间复杂度中间有两层循环，所以显然为 O(N^2)，空间复杂度呢，我们并没有分配额外的空间来存储数据，而是复用了代表迷宫的格子数组 GRIDS，所以空间复杂度为 O(1)。...巧妙使用无后效性在很多场景下可以有效压缩空间，降低空间复杂度。

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《丢鸡蛋问题》重制版来袭～

因此，在最坏的情况下我们需要移动 2 次以确定 F 是多少。...伪代码： def superEggDrop(K, N): ans = N # 暴力枚举从第 i 层开始扔 for i in range(1, N + 1): ans...上面的代码会 TLE，我们尝试使用记忆化递归来试一下，看能不能 AC。...(图 3) 我将上面的过程简写成如下形式： ? (图 4) 与其递归地进行这个过程，我们可以使用迭代的方式。相比于上面的递归式，减少了栈开销。然而两者有着很多的相似之处。...」时间复杂度：O(m * K)，其中 m 为答案。

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1.说说你不知道的时间复杂度

来看一下下面的代码: public static void time_log() { int a = Integer.MAX_VALUE; int i = 1;...也就是说它的时间复杂度是多少呢?...也就是说它的时间复杂度是多少呢?...} } 冒泡排序的时间复杂度是多少呢？...是":"不是")+"2的n次方"); } 那么这段代码的时间复杂度是多少呢？log2n：log以2位底n的对数。

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回溯算法最佳实践：合法括号生成

如果不跟你说这个性质，可能不太容易发现，但是稍微想一下，其实是有道理的，因为从左往右算的话，肯定是左括号多嘛，到最后左右括号数量相等，说明这个括号组合是合法的。...套一下框架就出来了，伪码思路如下： void backtrack(int n, int i, string& track) { // i 代表当前的位置，共 2n 个位置 // 穷举到最后一个位置了...算法的复杂度是多少呢？这个比较难分析，对于递归相关的算法，时间复杂度这样计算[递归次数]x[递归函数本身的时间复杂度]。...backtrack就是我们的递归函数，其中没有任何 for 循环代码，所以递归函数本身的时间复杂度是 O(1)。但关键是这个函数的递归次数是多少？...说了这么多，就是说明这个算法的复杂度是指数级，而且不好算，这里就不具体展开了，是，有兴趣的读者可以搜索一下「卡特兰数」相关的知识了解一下这个复杂度是怎么算的。

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复杂度分析

（best case time complexity）：在最理想的情况下，执行代码的时间复杂度。...最坏情况时间复杂度（worst case time complexity）：在最糟糕的情况下，执行代码的时间复杂度。...# 时间复杂度分析示例【示例】从 1 累加到 100 的时间复杂度是多少？...次加法，其时间复杂度和 N 的大小完全一致 T(n) = O(n) 【示例】嵌套循环的时间复杂度是多少？...思考一下斐波那契数列 f(n) = f(n-1) + f(n-2) 的时间复杂度是多少？

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