2012-09-05 132 views
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在書編程訪談暴露它說,下面的程序的複雜性是O(N),但我不明白這是如何可能的。有人可以解釋爲什麼這是嗎?這段代碼的複雜性是多少?

int var = 2; 
for (int i = 0; i < N; i++) { 
    for (int j = i+1; j < N; j *= 2) { 
     var += var; 
    } 
} 
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* 「它說:」 *什麼說?告訴我們你是在這裏假設的。 – dmckee

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我做了編輯,對模糊性抱歉 –

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這個循環結構與heapify算法的循環結構非常接近,分析將非常相似。 – templatetypedef

回答

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你需要一點數學才能看出來。內循環迭代Θ(1 + log [N/(i+1)])次(1 +是必要的,因爲對於i >= N/2,[N/(i+1)] = 1和對數爲0,但該循環迭代一次)。 j所採用的值(i+1)*2^k直到它至少爲N一樣大,並且

(i+1)*2^k >= N <=> 2^k >= N/(i+1) <=> k >= log_2 (N/(i+1)) 

使用數學除法。所以更新j *= 2被稱爲ceiling(log_2 (N/(i+1)))時間和條件檢查1 + ceiling(log_2 (N/(i+1)))次。因此,我們可以寫工作總

N-1         N 
∑ (1 + log (N/(i+1)) = N + N*log N - ∑ log j 
i=0         j=1 
         = N + N*log N - log N! 

現在,Stirling's formula告訴我們

log N! = N*log N - N + O(log N) 

所以我們發現所做的總功確實是O(N)

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ASCII方程的榮譽/ art – meowgoesthedog

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@Daniel Fischer的回答是正確的。

我想補充的是,這個算法的準確運行時間如下:

enter image description here

這意味着:

enter image description here

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外部循環運行n倍。現在全部取決於內部循環。
內循環現在是棘手的。

讓我們遵循:

i=0 --> j=1    ---> log(n) iterations 
... 
... 
i=(n/2)-1 --> j=n/2  ---> 1 iteration. 
i=(n/2) --> j=(n/2)+1 --->1 iteration. 

i > (n/2)   ---> 1 iteration 
(n/2)-1 >= i > (n/4) ---> 2 iterations 
(n/4) >= i > (n/8) ---> 3 iterations 
(n/8) >= i > (n/16) ---> 4 iterations 
(n/16) >= i > (n/32) ---> 5 iterations 

(n/2)*1 + (n/4)*2 + (n/8)*3 + (n/16)*4 + ... + [n/(2^i)]*i 

    N-1         
n*∑ [i/(2^i)] =< 2*n 
    i=0 

--> O(n) 
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您是不是指在第二個盒子裏用'j'代替'i'? – meowgoesthedog

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@meowgoesthedog,no。我的意思是'我',當外環在這些範圍內時,j將被賦予'1 2 3 4 5 ...'不同的值(迭代次數)BTW,良好的信譽增益:)。幾天前你有800〜 –

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但是'j'是指數增長的變量,而不是像'i'那樣的線性變量?我不認爲迭代次數會像你說的那樣線性增加。 – meowgoesthedog

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