分析时间我的程序复杂 [英] analysing time complexity of my programs

问题描述

我在确定时间的算法复杂度有问题。

I have problem in determining time complexities of algorithms.

for(int i=0;i <n i++){}   O(n)

for(int i= 0 ;i<n ;i++){    O(n^2)
  for(int j=0;j<n;j++){ 

  }
}

现在用于以下code什么的复杂性

Now for following code whats the complexity

for(i =0; i<n ; i++) {}
for (j=0;j<n ;j++ ) {} 

是O（2N），因为它invloves 2个独立的循环？

is it O(2n) as it invloves 2 seperate loops?

如果我开始J = 5到n？

what if i start j =5 to n?

推荐答案

没有 O（2N），它只是 O（N） 。换句话说，它缩放以同样的速度为 N 增大。

There is no O(2n), it's just O(n). In other words, it scales at the same rate as n increases.

如果这是一个的嵌套的循环，这将是为O（n 2 ）但是$ P $你的 {} 空块psence意味着它没有嵌套。

If it was a nested loop, it would be O(n2) but the presence of your {} empty blocks means it isn't nested.

和它没有什么区别，你是否开始1至5个，但仍然与秤ñ，只是一个轻微的负持续增加。因此，仍然 O（N）。

And it makes no difference whether you start at one or five, it still scales with n, just with a slightly negative constant addition. Hence still O(n).

的复杂性 O（N）， O（CN）和为O（n + C）（其中 C 为常数）都是等价的。此外，您还通常只使用具有最高效力的期限。

The complexities O(n), O(cn) and O(n+c) (where c is a constant) are all equivalent. In addition, you also generally only use the term with the highest effect.

所以，你通常不会看到 0（7N 3 + 3N 2 + 12N + 2），这将简化为为O（n 3 ）。

So you won't usually see O(7n3 + 3n2 + 12n + 2), that will be simplified to O(n3).

这篇关于分析时间我的程序复杂的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！