asymptotic-complexity

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下面是一個問題：你有一組N個隨機數被插入一個排序列表（從小到大）。建築物整個列表中最糟糕的漸進時間表現是什麼？我知道如何用幾種語言在代碼中插入排序列表（我知道有幾種不同的方式）：我有程序檢查數組中是否還有空間存在一個項目。然後，要將項目插入列表中，列表中所有大於要插入項目的項目都會通過for循環移動到右側。然後我有一個指向要插入的項目被記錄在適當的數組位置。在C++中： void Sorte

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構建二叉樹的漸近複雜度

構建大小爲n的平衡二叉樹的複雜性是什麼？節點插入是O（log n）。然而，當你走，累積時間爲 O（（日誌1）+（日誌2）+ ... +（日誌（N-1））+（log n）的）。這個「加起來」是什麼？它是o（n log（n）），小'o'，我不知道多小。

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log_2（n）-log_3（n）的漸近複雜度是多少？

我試圖確定它是否是：O（1）。我該如何證明它？在複雜性方面，log_b（n）是log（n）。那麼O（log_2（n）-log_3（n））= O（0）= O（1）？這似乎不是一個有力的證據。另外，這不會漸近收斂，那麼它怎麼可能是O（1）？

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Javascript無法計算結果？

下面是我的腳本 var num=1; var validator =false; while(!validator){ for(var k=1;k<=N;k++) { if(num%k==0) { validator = true; } else { validator = false;

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如何計算運行時間複雜度（`「O（m）」`）給定實際運行時間？

我要問它很快：我有一個算法，作爲一個功能，讓叫它f： void f(int[1..N]) { // algorithm goes here } 現在，我有real runtime爲N輸入。請假定函數time()返回當前系統的時間（以毫秒爲單位）。 int[1...N] n; unsigned long start = time(), end; f(N); end = ti

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算法複雜度，log^k n vs n log n

我正在開發一些算法，佔用O（log^3 n）。（注：以O作爲Big Theta，儘管Big O也可以）我不確定，而O（log^3 n），甚至O（log^2 n）被認爲是更多/更少/ equaly複雜爲O（n log n）。如果我要嚴格遵守規則，我會說O（n log n）是更復雜的規則，但是我仍然沒有任何線索知道爲什麼或如何。我已經做了一些研究，但我一直未能找到這個問題的答案。非常感謝。

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Bucket Sort - Segmentation error

所以我在我的程序中使用了quicksort，但現在想把複雜度降低到O（n）。我需要使用桶排序才能工作。我的程序確實我的程序在整數的文件，並在文件中整數讀取次數，以及超過至少90％的數字文件在輸出的最低數量文件。我確實設法使用快速排序工作。但是，我沒有得到與桶排序正確的輸出，我不知道爲什麼，因爲我的代碼似乎是正確的。我運行它我的代碼時桶排序&輸出結果 void Bucket_Sort(i

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動態哈希表使用鏈散列

我試圖實現使用鏈散列動態哈希表的執行情況（陣列中的每個元素是一個鏈表）。我想知道，複雜明智的，它的下面可能是更好的： 1.當數組已滿，這意味着每個鏈表至少有一個元素，我應該加倍數組大小。 2.當我總共有N個元素時（在所有鏈表中），我應該將數組大小加倍 - 其中N是數組大小。

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C++找到相同的記錄在矢量

IHAVE一個載體，它包含monthyear Jan2013 Jan2013 Jan2013 Jan2014 Jan2014 Jan2014 Jan2014 Feb2014 Feb2014 基本上就是我想要做的就是通過搜索對於每個相同的記錄，該載體將它們組合在一起，如，例如 total count for Jan2013 = 3; total count for Jan2014 = 4; t

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如何計算遞歸函數的上界時間複雜度（`「大O」）？

假設我有一個遞歸函數T，我想計算這個函數的上限定時器複雜度。 T（1）= 3 T（N）= 3T（N/3）+ 3 我怎樣才能找到的上界T（n）的時間複雜度的？