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请问,时间复杂度为O(n!)和O(n^n)的算法是怎样的?
六道佩恩
2019-03-10 05:00:58
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请问,时间复杂度为O(n!)和O(n^n)的算法是怎样的?
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636f6c696e
2019-03-11
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例如n张牌的洗牌: 算法一: for i:=1 to n do swap(a[i], a[random(
i
,n)]) 时间复杂度是O(n!) 算法二: for i:=1 to n do swap(a[i], a[random(
1
,n)]) 时间复杂度是O(n^n)
图解Java数据结构和
算法
1.
算法
是程序的灵魂,优秀的程序在对海量数据处理时,依然保持高速计算,就需要高效的数据结构和
算法
支撑。2.网上数据结构和
算法
的课程不少,但存在两个问题:1)授课方式单一,大多是照着代码念一遍,数据结构和
算法
本身就比较难理解,对基础好的学员来说,还好一点,对基础不好的学生来说,基本上就是听天书了2)说是讲数据结构和
算法
,但大多是挂羊头卖狗肉,
算法
讲的很少。 本课程针对上述问题,有针对性的进行了升级 3)授课方式采用图解+
算法
游戏的方式,让课程生动有趣好理解 4)系统全面的讲解了数据结构和
算法
, 除常用数据结构和
算法
外,还包括程序员常用10大
算法
:二分查找
算法
(非递归)、分治
算法
、动态规划
算法
、KMP
算法
、贪心
算法
、普里姆
算法
、克鲁斯卡尔
算法
、迪杰斯特拉
算法
、弗洛伊德
算法
、马踏棋盘
算法
。可以解决面试遇到的最短路径、最小生成树、最小连通图、动态规划等问题及衍生出的面试题,让你秒杀其他面试小伙伴3.如果你不想永远都是代码工人,就需要花时间来研究下数据结构和
算法
。教程内容:本教程是使用Java来讲解数据结构和
算法
,考虑到数据结构和
算法
较难,授课采用图解加
算法
游戏的方式。内容包括: 稀疏数组、单向队列、环形队列、单向链表、双向链表、环形链表、约瑟夫问题、栈、前缀、中缀、后缀表达式、中缀表达式转换为后缀表达式、递归与回溯、迷宫问题、八皇后问题、
算法
的
时间复杂度
、冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序、希尔排序、基数排序(桶排序)、堆排序、排序速度分析、二分查找、插值查找、斐波那契查找、散列、哈希表、二叉树、二叉树与数组转换、二叉排序树(BST)、AVL树、线索二叉树、赫夫曼树、赫夫曼编码、多路查找树(B树B+树和B*树)、图、图的DFS
算法
和BFS、程序员常用10大
算法
、二分查找
算法
(非递归)、分治
算法
、动态规划
算法
、KMP
算法
、贪心
算法
、普里姆
算法
、克鲁斯卡尔
算法
、迪杰斯特拉
算法
、弗洛伊德
算法
马踏棋盘
算法
。学习目标:通过学习,学员能掌握主流数据结构和
算法
的实现机制,开阔编程思路,提高优化程序的能力。
算法
时间复杂度
计算
算法
时间复杂度
一篇文章让你彻底了解
算法
的
时间复杂度
O(n)!!!
一、时间频度 基本介绍: 时间频度: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)。[举例说明] 比如计算 1-100 所有数字之和, 我们设计两种
算法
: 举例说明-忽略常数项 结论: 1) 2n+20 和 2n 随着 n 变大,执行曲线无限接近, 20 可以忽略 2) 3n+10 ...
时间复杂度
O(n)什么意思
时间复杂度
算法
分析 同一问题可用不同
算法
解决,而一个
算法
的质量优劣将影响到
算法
乃至程序的效率。
算法
分析的目的在于选择合适
算法
和改进
算法
。一个
算法
的评价主要从
时间复杂度
和空间复杂度来考虑。 一、
时间复杂度
(1)时间频度 一个
算法
执行所耗费的时间,从理论上是不能算出来的,必须上机运行测试才能知道。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...
时空复杂度(
时间复杂度
/空间复杂度)O(1)、O(n)、O(n^2)、O(log n)、O(n log n)是什么意思
这些都是
算法
时空复杂度的表示。不仅仅用于表示
时间复杂度
,也用于表示空间复杂度。 O后面的括号中有一个函数,指明某个
算法
的耗时/耗空间与数据增长量之间的关系。其中的n代表输入数据的量。 O(1)解析 O(1)就是最低的时空复杂度了,也就是耗时/耗空间与输入数据大小无关,无论输入数据增大多少倍,耗时/耗空间都不变。 哈希
算法
就是典型的O(1)
时间复杂度
,无论数据规模多大,都可以在一次计算后找...
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