嵌套的for循环总是O(n^2)吗？
我正在努力想出这段代码的复杂性(这不是一个家庭作业问题，我只是试图理解这个概念)： public static boolean boxesHaveItem(List boxes, Item object) { for (Box box : boxes) { for (Item item : box.getItems()) { if (
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计算嵌套循环的大O
我在计算以下代码的大O时遇到问题。我从来都不是最聪明的饼干。 有谁能解释一下吗。由于嵌套循环，我在这里的猜测是O(N^2)，但我知道还有更多原因。 static inline int f1 (int a, int b) { for (int c = 0; c
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算法的渐近复杂性
我想知道在使用Big-theta表示法的以下算法中，此过程可以返回的最小值和最大值是多少。算法为： procedure F(𝐴[1..n]) s = 0 for i = 1 to n j = min(max(i,A[i]),n³) s = s + j return s 推荐答案 编辑：删除了原始答案，因为它回答了错误的问题。 分析
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Django查询集运行时-在固定时间内获取第n个条目
我使用多种方式通过不同的Django查询集从数据库获取数据， 但是我想知道每个查询集的运行时，如果可能的话，还有一个更好的方式(也许可以在固定时间内获取数据！) qs = MyModel.objects.order_by('-time') qs = qs.filter(blah = blah) 要获取第一个条目，我执行以下操作： entry = list(qs[:1]) first
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置换的阶乘时间复杂度
我只想检查以下代码是否具有阶乘时间复杂度。即O(n！)如果n是my_str中的字符数。据我所知是这样的，但我可能遗漏了一些东西。 def perms(a_str): stack = list(a_str) results = [stack.pop()] while stack: current = stack.pop() new_res
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Python中标准随机数生成器的Big-O运行时是什么？(最坏情况)
python2示例代码： for i in range(N): print str(random.randint(0, N)) 假设随机数生成器在O(1)中运行，那么上面的循环(简单地打印0-N范围内的N个随机数)是O(N)，是否安全？ 推荐答案 random.randint(0, N)可能是O(log N)，即它与N中的位数成比例。 The implement
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在推理大O的形式定义时有点困难
我的教授最近对Big O的正式定义一笔带过： 坦率地说，即使在他向几个不同的学生解释之后，我们似乎仍然没有完全理解它的核心。理解上的问题最多出现在我们看过的以下例子中： 到目前为止，我的理由如下： 当您将函数的最高项乘以一个常量时，您得到的新函数最终会超过给定n处的初始函数。他将此n称为函数O(g(N))的证人 。 如何创建/找到此c术语？他提到了边界几次，但并没有具体说明边
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了解摊销时间和数组插入为O(1)的原因
我正在读破解编码采访，在Big O一章中，有一个关于摊销时间的解释。这里使用了需要增长的ASN ArrayList等内容的经典示例。当数组需要增长时，假设必须将N个元素复制到新的Array，插入将花费O(N)时间。这很好。 我不明白的是，数组容量翻了一番，为什么每次插入的摊销时间，从我了解的情况来看，任何时候插入到数组，都是O(N)操作。摊销时间有什么不同？我确信文本是正确的，我只是不理解O(1
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为什么这个算法是O(N)？
下面的C代码显然是O(N)(根据我的模拟考试)。但是，我不确定为什么是O(N)而不是O(某物*某物)。 void doit(int N) { while (N) { for (int j = 0; j
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线性回归的最高标准是什么？
尝试对多大的系统进行线性回归才是合理的？ 具体地说：我有一个具有大约300K样本点和大约1200个线性项的系统。这在计算上可行吗？ 推荐答案 您可以将其表示为矩阵方程： 其中矩阵为300K行1200列，系数向量为1200x1，RHS向量为1200x1。 如果将两边乘以矩阵的转置，就会得到未知数的方程组，即1200x1200。您可以使用LU分解或任何其他您想要求解的系数算法。(
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在循环内使用indexOf是个坏主意吗？
我在为一次技术采访研究大O表示法，然后我意识到javascript的indexOf方法可能有O(N)的时间复杂度，因为它遍历数组的每个元素并返回找到的索引。 我们还知道对于较大的数据，O(n^2)(n平方)的时间复杂度不是很好的性能度量。 那么在循环内使用indexOf是个坏主意吗？在javascript中，在循环中使用indexOf方法代码很常见，可能是为了度量相等性或准备某个对象。
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Python中min和max的大O
Python中的min和max函数的大O是什么？它们是O(n)还是Python有更好的方法来查找数组的最小值和最大值？如果它们是O(n)，那么使用for循环查找所需的值是否更好，或者它们的工作方式是否与for循环相同？ 推荐答案 它是O(n)。这是一个通用算法，在一般情况下，如果不全部检查，您无法找到最大/最小值。Python甚至没有使检查易于专门化的内置排序集合类型。 for循
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在Java中，String()的Big-O是什么？
我正在处理一个项目，需要优化运行时间。String.contains()运行时是否与TreeSet.contains()相同，即O(LogN)？ 我问这个问题的原因是我正在构建一个TreeMap>，其中的歌曲包含一串歌词。根据效率的不同，我正在考虑在歌曲中包含一组歌词，并对其运行搜索，而不是对字符串进行搜索。 推荐答案 最著名的算法之一
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大O符号O(NM)或(N^2)
我被告知下面的代码是=O(MN)，但是，我得到了O(N^2)。哪一项是正确答案？为什么？ 我的思维过程： 嵌套的for循环加上if语句-->(O(N^2)+O(1))+(O(N^2)+O(1))=O(N^2) 谢谢 public static void zeroOut(int[][] matrix) { int[] row = new int[matrix.length
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为什么我的二进制搜索比线性搜索慢？
我试图编写二进制搜索和线性搜索的代码，看到二进制搜索有时甚至比线性搜索慢两倍，这让我感到震惊。请帮帮我。以下是我的代码。 二进制搜索代码： def binary_search(array, target, n=0): l = len(array)-1 i = l//2 try: ai = array[i] except:
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C#列表从末尾删除，真的是O(N)吗？
我读过几篇文章，指出List.RemoveAt()的时间为O(N)。 如果我执行如下操作： var myList = new List(); /* Add many ints to the list here. */ // Remove item at end of list: myList.RemoveAt(myList.Count - 1); // Does this
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是log(n！)相当于nlogn？(大O符号)
在我的书中有一道选择题： 以下函数的大O符号是什么： n^log(2)+log(n^n)+nlog(n！) 我知道该日志(n！)属于O(Nlogn)，但我在网上看到它们是等价的。log(n！)怎么样？跟说nlogn是一回事吗？ 情况如何： log(n！)=logn+log(n-1)+.+log2+log1 相当于nlogn？ 推荐答案 设n/2为n除以2的商。我们有： l
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为什么运行时要构造决策树mnlog(N)？
当m是特征量，n是样本量时，python acadkit-Learning站点(http://scikit-learn.org/stable/modules/tree.html)声明构建二叉决策树的运行时是mnlog(N)。 我知道log(N)来自分裂后树的平均高度。我理解，在每次拆分时，您必须查看每个功能(M)，然后选择最好的一个进行拆分。我知道这是通过为该节点(N)的每个样本计算一个“最
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一致代价搜索的时间复杂度
我正在读“人工智能：现代方法”一书。我偶然看到这样一句话，描述了统一成本搜索的时间复杂性： 统一成本搜索是由路径成本而不是深度来指导的，因此其 复杂性不容易用b和d来表征。相反， 设C是最优解的成本，并假设每 行动成本至少是ε。那么算法的最坏情况时间和 空间复杂度为O(b^(1+C/ε))，可以远远大于b^d。 据我理解，C是最优解决方案的成本，每个操作至少需要ε，因此C/ε将是到达目
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费波纳奇记忆化的时间复杂度？
我有记忆斐波那契代码，我无法计算出它的时间复杂度是多少： function fibMemo(index, cache) { cache = cache || []; if (cache[index]) return cache[index]; else { if (index
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