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如何求时间复杂度
矩阵相乘的算法的
时间复杂度
到底怎么一回事?一点都不懂!
答:
矩阵相乘的
时间复杂度
: 假设矩阵A是n*m,矩阵B是m*p,矩阵A和B相乘得到矩阵C是n*p 矩阵C中有n*p个元素,计算每个元素需要m次乘法运算 因此总共的时间复杂度为m*n*p 这是最好理解的了 矩阵相dao乘最重要的方法当然是du一般矩阵乘积zhi了,它只有在第dao一个矩版阵的行数和第二个矩权阵的列数...
时间复杂度
怎么算?
答:
看循环的嵌套层数,譬如下面的一层循环,其
复杂度
未o(n)for(int i =0; i<n;i++)doSth();下面的双层层循环,其复杂度未o(n的平方)for(int i =0; i<n;i++)for(int j =0; i<n;i++)doSth();以此类推,如果有问题请继续联络,没有问题了请采纳:)
用C++函数描述个算法,并求出
时间复杂度
答:
include<iostream.h> int max=0,may=0;int array[5][5];void ReMax(){ int i,j;///冒泡法,
时间复杂度
为5*5 for(i=0;i<5;i++)for(j=0;j<5;j++)if(array[max][may]<array[i][j+1]){max=i;may=j+1;} } void main(){ int i,j;//*a=(int*)malloc(5*sizeof(...
算法的
时间复杂度
怎么求啊,感觉很难。
答:
如果只是用O来估算的话其实不难吧,比如O(n)。但是要用表达式来准确的表达算法
复杂度
就比较困难了,就必须要精确计算基本指令和输入数据规模的关系了。
算法复杂度的
时间复杂度
答:
但我们不可能也没有必要对每个算法都上机测试,只需知道哪个算法花费的时间多,哪个算法花费的时间少就可以了。并且一个算法花费的时间与算法中语句的执行次数成正比例,哪个算法中语句执行次数多,它花费时间就多。一个算法中的语句执行次数称为语句频度或时间频度。记为T(n)。算法的
时间复杂度
是指执行...
分析计算一元多项式的加法、减法、乘法的
时间
和空间
复杂度
答:
不好意思今天才看到求助。m阶和n阶多项式的加法、减法,复杂度是O(n+m),空间复杂度也是O(n+m)。这个肯定是无悬念的 m阶和n阶多项式的乘法,朴素算法
时间复杂度
是O(n*m),空间复杂度O(n+m)。如果使用傅里叶变换来来做多项式乘法,时间复杂度可以做到O((n+m)*log(n+m)),比朴素算法低,...
时间复杂度
应该
如何
计算?
答:
这个基本意思就是说,根据你的数据量,需要呈现一个什么样的趋势能得到一个结果。就比如如果是map,那么无论你数据量多大,结果都是一个常数(几乎直接得到)如果是list那么需要遍历,那么就可能是n个数据要n次.所以这个是线形的。而如果是树,图,n个数据又是另外的情况。具体怎么算,好象很多书上都有。
这倒for循环的
时间复杂度如何
计算?
答:
(n-1)+(n-2)+...+1 = n(n-1)/2 T(n) = O(n^2)
一道数据结构
时间复杂度
的题目,求助!
答:
首先要弄清楚 O 记号是什么意思,用它来表示一个算法运行
时间
的渐近上界,对于函数g(n),用O(g(n))表示一个函数集合。算法导论书上有这样的定义:O(g(n)) = {f(n): 存在正整数c和n0,使对所有的n>=n0,有0<=f(n)<=cg(n)} 上面的看不懂也可以忽略,你只需要知道一个渐近正...
急!
如何求
算法的
时间复杂度
答:
这算法是常数阶的,也就是O(1)的,因为while循环为有限次的
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