time-complexity
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这段简单代码的复杂性是什么? 我正在从我拥有的电子书中粘贴此文本。它说了O(n2)的复杂性,并给出了解释,但我不明白如何。 问:此代码的运行时间是多少? 书中给出的答案是: O(n2),其中 n 是句子中的字母
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哈希映射方法的时间复杂性 由于我正在研究时间复杂性,因此我一直在通过oracle Java类库搜索列表,映射和类上使用的一些标准方法的时间复杂性。(更具体地说,ArrayList,HashSet和HashMap) 现在,当查看时,他们只真正谈
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LinkedList的O(1)的add(int,E)复杂性如何? 从: 即使使用半尺寸优化,这里的循环(一个或另一个)在我看来也是一个死的赠品,即这种方法(因此)在O(n)时间的最小最坏情况下运行,当然不是恒定时间。 我错过了什么?我是否
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用于处理列表的所有连续子序列的朴素代码的算法复杂性:n^2 或 n^3? 我正在学习测试,发现了这个问题: 我无法真正确定复杂性,我认为它要么是O(n2)要么是O(n3),我倾向于O(n3)。有人能告诉我它是什么,为什么吗? 我的想法是O(n2)是因为在循环中,
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树状图插入的复杂性与哈希图插入 我对这两种算法的时间复杂度感到困惑。 使用TreeMap算法的时间复杂度是否正确。我知道在树状图中,插入时间是log(n),但是如果我们迭代一个包含10个元素的数组,它会变成nlog(n)。
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Java 数据结构参考 任何人都可以给我一个网站的参考,其中包含主要Java数据结构的摘要,以及它们各自的时间复杂性(对于一些给定的操作,如添加,查找,删除),例如,s是O(1)用于查找,而s是O(n)。一些
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递归斐波那契算法的空间复杂度是多少? 这是《破解编码访谈》(第5版)中斐波那契数列的递归实现 在观看了有关此算法的时间复杂度的视频()之后,我现在明白了为什么该算法在O(2n)中运行。然而,我正在努力分析空间复杂
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用于各种斐波那契实现的 Big-O 我只是尝试为各种方法实现代码(在Java中),通过这些方法可以计算斐波那契序列的第n项,我希望验证我所学到的东西。 迭代实现如下: 在试图弄清楚这些实现的Big-O时,我有点怀疑。我相
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