仅使用A乘以2的最小步数，或将A除以2或将A加1以从A数变为B数
给定两个数字A和B，将数字A转换为数字B的最少步骤是多少？ 当且仅当A为偶数时，步骤可以是A *= 2、A++或A /= 2。 实现这一目标的最有效算法是什么？ 假设A和B可以是非常大的数字。 推荐答案 这是我用C#完成的摘录。 var a = 2; var b = 15; var found = new HashSet() { a }; var operat
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旅行商问题中的NP-难与NP-完全混淆
旅行商优化问题(TSP-OPT)是一个NP-Hard问题，而旅行商搜索(TSP)是NP-完全问题。然而，TSP-OPT可以归结为TSP，因为如果TSP可以在多项式时间内求解，那么TSP-OPT(1)也可以。我认为要将A简化为B，B必须和A一样难，如果不比A更难的话。正如我在下面的参考文献中看到的，TSP-OPT可以简化为TSP。TSP-OPT应该比TSP更难。我很困惑... 参考文献：(1)
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在Java中，String.long()的时间复杂度是多少？
是O(N)还是O(1)(在将字符串分配给对象期间将长度保存在私有变量中)？ 如果为O(N)，是否表示后续代码的复杂度为O(n^2)？ for(int i=0; i
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时间复杂性和运行时间有什么不同？
时间复杂性和运行时间的区别是什么？它们是相同的吗？ 推荐答案 运行时间是程序运行所需的时间。时间复杂性是对输入大小趋于无穷大时运行时间的渐近行为的描述。 您可以说运行时间“是”O(n^2)或其他任何东西，因为这是描述复杂类和大O符号的惯用方式。事实上，运行时间不是一个复杂的类，它要么是一个持续时间，要么是一个给你持续时间的函数。“为O(n^2)”是该函数的一个数学性质，而不是它的
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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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这两个嵌套循环真的具有相同的二次时间复杂度吗？
以下是我想出的一个算法的一段： for (int i = 0; i
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是否包含`std：：Vector`的常量时间`？
我正在使用一些代码，通过将std::vector的地址与描述vector数据范围的地址进行比较，检查std::vector是否在固定时间内包含给定的元素。但是，我怀疑，尽管它可以工作，但它依赖于未定义的行为。如果vector不包含该元素，则不允许进行指针比较。 bool contains(const std::vector& v, const T& a) { return (v.d
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脚本的效率(查找具有相同余数的一对整数)
我正在尝试在A中找到一对(x，y)，使得x-y=0(Mod N)，其中输入是一个正整数n，一个由m个非负整数和m>；n组成的集合A。为了运行下面的代码，我取了一个m和n，只是为了运行一个示例。 下面是我写的脚本。 我想知道是否有更有效的方法来编写脚本 import numpy as np import sys n = 10 m = 12 def functi(n, m)
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循环的时间复杂性
我不确定以下C：代码块的复杂性： int i = 0, j = 1; for ( i = 0; i
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如何用N个六边骰子计算得到和X的概率
挑战： 例如，当使用3个六面骰子时，得到15之和的概率是多少。这可以通过获得5-5-5、6-6-3、3-6-6或更多选项来实现。 2个骰子的暴力解决方案-复杂性为6^2： 假设我们只有两个六面骰子，我们可以编写一个非常基本的代码： public static void main(String[] args) { System.out.println(whatAreTheOd
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求生成所有子集问题回溯解的时间复杂度
给定不同整数的问题，生成所有子集。 https://www.interviewbit.com/problems/subset/ 我找到了两个解决方案。 第一个解决方案：： void helper_subsets(vector> &res , vector &A , vector &subset ,int current) {
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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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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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Gram-Schmidt正交化算法的计算复杂度
Gram-Schmidt正交化算法的计算复杂度是多少？ 假设一个m行k列的矩阵，需要多少次运算才能计算正交化？ 如果可能，我想要准确的乘法和加法数。 编辑： 在我看来，运算(乘法+加法)的总数是3/2k^2m + 3/2mk +k^2/2 +k/2。 我想知道这是否正确，以及是否有更快的版本。 推荐答案 点积采用m-1次加法和m次乘法。 向量归一化采用1个向量
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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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Stream.sorted().Limit()的性能
Java Streams同时使用sorted和limit方法，这两个方法分别返回流的排序版本和仅返回流中指定数量的项的流。当连续应用这些操作时，如： stream.sorted().limit(qty).collect(Collectors.toList()) 是以对qty个项目进行排序的方式执行排序，还是对整个列表进行排序？换句话说，如果qty是固定的，那么这个操作在O(n)中吗？文档
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组合括号的时间复杂度
我尝试执行经典问题，以实现打印n对括号的所有有效组合的算法。 我发现此程序(工作正常)： public static void addParen(ArrayList list, int leftRem, int rightRem, char[] str, int count) { if (leftRem
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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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FibFrog编码问题--性能优化
我正在尝试解决FibFrog编码问题，我想出了以下方法： 如果len(A)为0，我们知道可以一次跳跃到达对岸。 如果len(A) + 1是斐波那契数，我们也可以一跳达到它。 否则，我们循环A，对于我们可以到达的位置，我们检查是否可以使用斐波纳契数(idx + 1 in fibonaccis)直接从-1到达它们，或者是否可以通过先跳到另一个位置(reachables)然后跳到当前位置来到达
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