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logn的阶乘的时间复杂度
算法
时间复杂度
答:
时间复杂度O(n^2),就代表数据量增大n倍时,耗时增大
n的
平方倍,这是比线性更高
的时间复杂度
。比如:O(n
logn
)同理,就是n乘以
logn
,当数据增大256倍时,耗时增大256*8=2048倍。这个复杂度高于线性低于平方。比如:当数据增大n倍时,耗时增大logn倍(这里的log是以2为底的,比如,当数据增大256...
构造一颗
N
元素的最小堆最坏
的时间复杂度
用O表示是多少
答:
那么建最小堆最坏
的时间复杂度
为log1+log2+...+
logn
=log1*2*...*n=log(n!)根据斯特林公式,n!约等于((2*pi*n )^(1/2))*((n/e)^n)pi=3.1415926.e=2.718282都是常数。则
n的阶乘
数量级约为n^n 即最坏情况下时间复杂度为O(log(n^n))=O(n
logn
)
算法
时间复杂度
o(1)和o(2)的区别???
答:
时间复杂度为O(n),就代表数据量增大几倍,耗时也增大几倍
。比如常见的遍历算法。所以O(2)相比于O(1)数据量会更多,同时需要执行的时间会更多。一般情况下,算法中基本操作重复执行的次数是问题规模n的某个函数,用T(n)表示,若有某个辅助函数f(n),存在一个正常数c使得fn*c>=T(n)恒成立。记...
【数据结构】一篇文章带你彻底吃透·算法
复杂度
答:
时间复杂度
:
阶乘
:O(
n
) 斐波那契:O(2^n) 三层循环:O(n^3) 空间复杂度: 冒泡排序:O(1) Fibonacci(n): O(n) 阶乘递归:O(n) 通过这些实例和概念的深化,算法复杂度不再是抽象的概念,而是我们解决问题时的得力工具。祝你在算法的探索之旅中越来越熟练!
算法是多余的吗?
答:
常见的时间复杂度有: O(1)常数阶;O(log2n)对数阶;O(n)线性阶;O(n2)平方阶
。算法的空间复杂度是指算法需要消耗的空间资源。其计算和表示方法与时间复杂度类似,一般都用复杂度的渐近性来表示。同时间复杂度相比,空间复杂度的分析要简单得多。[font class="Apple-style-span" style="...
函数
logn
/
log n
有哪些?
答:
n! > 2 n > 10n 2 > 100n > 15n+100
log n
>log n 3 > log n e 10 以n为变量,下面按趋于无穷大时从快到慢排序 n的n次方,
n的阶乘
,a的n次方(指数函数)a>1,n的a次方(幂函数)a>0,对数函数ln(n)常见的几个趋于无穷大的函数可按这个顺序,如果做题时遇上了,可直接比较...
如何评价一个算法的好坏
答:
时间复杂度
:O(
N
);空间复杂度:O(1);9.常见时间复杂度 常见的算法时间复杂度由小到大依次为: Ο(1)<Ο(log2n)<Ο(n)<Ο(
nlog
2n)<Ο(n2)<Ο(n3)<…<Ο(2n)<Ο(n!) Ο(1)表示基本语句的执行次数是一个常数,一般来说,只要算法中不存在循环语句,其时间复杂度就是Ο(1)。...
数组排序的最少
时间复杂度
O(
nlog
2n)怎么计算的?
答:
所以该循环
的时间复杂度
为o(log2(n)),简记为o(
log n
) ,忽略掉2的底数。方法:1、首先,看外循环for(i=0;i<n;i++),按照i++的递加速度,直到这个循环退出,一共是n次。2、再看内部循环,for(j=1;j<n;j*=2),这个内部循环的累加速度是j=j*2,假设循环x次之后,这个循环退出...
LeetCode 青蛙跳问题
答:
快速幂,顾名思义就是快速的求次幂,二进制思想,变乘法为多次加法,例如:a^n,普通的算法就是累乘,这样的计算方法
的时间复杂度
就是O(n),而快速幂的方法使得次幂的计算方法的时间复杂度降低到O(
logn
),参考上面的fastPower方法。详细解析参考网上其他资料或demo,例如Java 算法-快速幂 文献[3]本文...
阶乘
位数的确定
答:
例如1000
阶乘
位数:
log
10(1)+log10(2)+···+
long
10(1000)取整后加1 或者 log(
N
!)=lnN!/ln10 =(NlnN-N)/ln10 =2565.7 so N!=10^2565.7 =10^.7*10^2565 =5.01e2565
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