用于丈量算法时间复杂度的O(n)、O(1)等是怎么算出来的,比如后缀计算表达式就是O(n),怎么算的。。
4条回答 默认 最新
- threenewbee 2015-11-25 16:21关注
简单来说,如果一个算法,按照数据输入量的增长,它的运算时间的增长是线性的,那么就是O(n)
比如说,线性搜索,后缀表达式的计算因为只要遍历一次表达式,并且无需回溯,那么也是O(n)。而二分搜索,很显然,需要搜索的次数肯定少于log2(n),所以就是O(logn)
如果一个算法,运行时间和数据量无关,那么就是O(1)。比如说判断链表是否为空,不管链表有多长,都只需要读取第一个元素,所以是O(1)。如果你愿意分析代码,那么看下,如果是单个循环,循环结束变量和数据长度相关,那么就是O(n)。如果是二重循环,并且循环结束变量都和数据长度相关,那么就是O(n^2)。如果你不想分析代码,那么就用不同的数据量测试,并且得到运行时间。并且在纸上描点,如果基本看上去是线性的,那么就是O(n),如果是水平直线(没变化),就是O(1),如果是抛物线,就是O(n^2),如果是幂数(看上去越来越缓),就是O(logn),如果是双曲线(越发接近一个常数),就是O(1/n),等等。
本回答被题主选为最佳回答 , 对您是否有帮助呢?解决 无用评论 打赏 举报