嵌套循环的大O表示法和Dijkstra算法
嵌套循环的大O表示法（Nested Loop Big O Notation）是一种用于描述算法时间复杂度的表示方法。在嵌套循环中，如果一个循环的迭代次数依赖于另一个循环的迭代次数，那么这两个循环就被称为嵌套循环。大O表示法用于表示算法的时间复杂度，即算法执行所需的时间与问题规模的增长率之间的关系。
在嵌套循环中，我们通常使用嵌套层数来表示时间复杂度。假设有两个嵌套循环，外层循环迭代次数为n，内层循环迭代次数为m，则嵌套循环的时间复杂度可以表示为O(n*m)。当嵌套层数增加时，时间复杂度会呈指数级增长。
嵌套循环的大O表示法在算法分析中非常重要，它可以帮助我们评估算法的效率和性能。通过分析嵌套循环的时间复杂度，我们可以选择更高效的算法来解决问题，提高程序的执行速度和效率。
Dijkstra算法是一种用于解决单源最短路径问题的算法。该算法通过构建一个带权重的有向图，并利用贪心策略逐步确定从起点到其他顶点的最短路径。Dijkstra算法的基本思想是从起点开始，逐步更新起点到其他顶点的最短路径，直到找到起点到目标顶点的最短路径。
Dijkstra算法的时间复杂度为O((V+E)logV)，其中V表示图中顶点的数量，E表示图中边的数量。该算法的优势在于可以高效地找到起点到其他顶点的最短路径，适用于解决网络路由、地图导航等问题。
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that in the best has O(V lg V + E);end 每次执行主循环时，都会从队列中提取一个顶点。假设图中有V个顶点，队列可能包含O(V)个顶点。假设优先级队列的堆实现，每个pop操作花费O(lg V)时间。因此，执行主循环本身所需的总时间为O(V，lg，V)。它可能会调用push(v')，但在整个执行过程中最多只能有V个这样的调用，所以这种情况下arm的总成本至多是
浏览 17提问于2020-08-13得票数 0
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根据我的理解，我已经计算了Dijkstra算法的时间复杂度，用下面给出的邻接列表作为大O表示法。它并没有像预期的那样出来，这让我一步一步地理解它。每个顶点可以连接到( V-1 )个顶点，因此每个顶点的相邻边数是V-1，假设E表示连接到每个顶点的V-1边。在最小堆中查找和更新每个相邻顶点的权重是O(log(V))
浏览 8提问于2014-10-24得票数 113
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我正在尝试找出这个代码的时间复杂度。; i <= n - 1; i++) for (int k = j + 1; k <= n - 1; k++)for (int i = 1; i <= n; i++) for (int k = 1; k<= n; k++)
现在这个循环的</e
浏览 0提问于2016-10-30得票数 1
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嵌套循环的大O表示法
、、、
我正在学习Big O符号，我想问一下它是如何处理嵌套循环的。for (int i = 0; i < N; i++){ do something;} for (int j = 0; j < N; j++){ }它应该是O<
浏览 6提问于2018-03-22得票数 0
其中，V是顶点的数目，E是边的数目，在最坏的情况下，所有节点都是连接的，在每个节点上，您查看所有其他节点。那不是O(V ^ 2)吗？我查了一下，发现它实际上是O(V + E log V)，但没有解释。
浏览 2提问于2020-03-08得票数 2
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Java嵌套循环的大O表示法
、、、、
我知道大O的不同比率，比如O(n^2)和O(n)，并且可以很容易地确定简单嵌套for循环的Big O值，如下所示。for (int i = 0; i < n; i++) //Simple Statement
下面的循环显然是O(n^2)，但是当内部嵌套循环<
浏览 1提问于2015-09-08得票数 1
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我有一个关于大o符号的问题。当一个函数中有2个非嵌套循环时:1个运行时为O(N^2)，2个为运行时O(N)。该函数的运行时是什么？我认为它是O(N^2)我已经为这个场景编写了运行时。如果有人能帮我仔细检查一下运行时，请。
谢谢
浏览 0提问于2016-11-15得票数 1
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我一直在搜索关于大O符号的论坛，学到了很多。我的问题很具体，我认为一个独特的例子会更好地帮助我理解大O，我忽略了常量。{
如果一个循环遍历所有的n，在另一个遍历所有n的循环中，它被乘以n*n= n^2
for(int i = 0; i < n; i
浏览 1提问于2013-04-03得票数 0
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我与这个大的O符号问题融为一体。这段代码看起来不像O(n)，但是对于循环的字数，它基本上不超过20，所以，如果我们说长度(line.split())是常数c，我们可以说O(c.n) = O(n)吗？
浏览 0提问于2016-05-11得票数 0
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i := 1while i <= n: i := 2i
因此，我将此伪代码中的操作数计算为3n+2，然后确定算法必须为O(n)。我对while循环感到困惑，因为它小于或等于n，而不仅仅是小于n，这会增加操作的数量吗？
浏览 0提问于2017-10-10得票数 0
a = a + j; }
b = b + k;我正试图计算出上述问题的时间复杂性我以为是O(n^2 + n)，我的推理是：n : Adding the single loop我的问题是，为什么包含最后一个for循环，因为它本身就是O(n)。非
浏览 2提问于2016-10-06得票数 1
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我想知道以下(Java)代码的大o表示法是什么？while (n > 0) { n-- ; } 所以总共有101个迭代，对吗？
但这就是我被困住的地方。因为我认为表
浏览 8提问于2016-08-26得票数 3
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可能重复：
我认为它与时间有关，而O(1)是最好的，而像O(n^n)这样的东西很糟糕，但是有人能给我一个基本的解释吗?它实际上代表什么，这些数字是从哪里来的？
浏览 3提问于2010-07-01得票数 7
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算法速度顺序
、、、
有时我被完全愚弄，试图用O(x)表示法来估计算法的速度，我的意思是，当顺序是O(n)或O(mxn)时，我真的可以指出，但是对于O(lg(n))或O(C(power n))的那些，我认为我遗漏了一些东西.那么，对于快速忽略算法的简单估计，您有哪些技巧和技巧呢？作为我正在寻找的一个例子，下面是一些简单的例子(可能是
浏览 9提问于2009-02-10得票数 6
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根据我的理解，下面代码的BigO应该是O(n)。因为循环运行了n次。但文章中的正确答案显示为O(1)。有解释
int fibonacci(int n) int i = 0, j = 1, k, t;
for (k = 1; k <= n; ++k)
浏览 4提问于2017-08-22得票数 1
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我被要求给出一些代码的大O值估计，但我遇到了一点小麻烦。for (int i = 0; i < n; i = i + 2) { sum = sum + i + j; for (int j = 0; j < n; j +
浏览 0提问于2014-02-11得票数 1
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