时间复杂度O(m+n)和O(max(m,n))是否可以认为等同？

iHyomin 2019-09-12 04:47:41

如题，时间复杂度O(m+n)和O(max(m,n))是否可以认为等同？

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真相重于对错 2020-11-02

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O(N) 代表这个时间复杂度是线性增长的，也就是输入数据规模和耗费时间是线性关系 O(max(m,n)) 和O(m+n) 其实一样

zieghart233 2020-11-02

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至少王道书上是这么说的。

蠓虫带着秤砣飞 2019-09-12

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其实这两种都是O(n)级别的复杂度。

日立奔腾浪潮微软松下联想 2019-09-12

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要看m和n之间的关系，如果是线性的或者m是常数，可以认为等同，O(a*n+b)，如果a、b是常数，也是O(n)复杂度，所以O(n)算法不一定优于O(n^2)算法，要看n的规模

自信男孩 2019-09-12

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一个m+n，一个是max(m, n)即m, n中较大值。

举个例子，m = 8, n = 6;那么一个复杂度是14, 第二个复杂度是8。很明显了吧

榕树’ 2019-09-12

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一个是m+n，一个是m或者n，当然不等

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题目描述两个排序的数组A和B分别含有m和n个数，找到两个排序数组的中位数，要求时间复杂度应为O(log (m+n))。说明中位数的定义：这里的中位数等同于数学定义里的中位数。中位数是排序后数组的中间值。如果有数组中有n个数且n是奇数，则中位数为A[(n-1)/2]A[(n−1)/2]。如果有数组中有n个数且n是偶数，则中位数为(A[n / 2] + A[n / 2 +...

kmeans是最简单的聚类算法之一，kmeans一般在数据分析前期使用，选取适当的k，将数据分类后，然后分类研究不同聚类下数据的特点。算法原理随机选取k个中心点; 遍历所有数据，将每个数据划分到最近的中心点中；计算每个聚类的平均值，并作为新的中心点；重复2-3，直到这k个中线点不再变化（收敛了）。 时间复杂度：O(I*n*k*m) 空间复杂度：O(n*m) 其中m为每个元素字...

不过，随机就有些撞大运的感觉，万一没撞成功，随机到了依然是很小或很大的关键字怎么办呢？就空间复杂度来说，主要是递归造成的栈空间的使用，最好情况，递归树的深度为log2n，其空间复杂度也就为O(logn)，最坏情况，需要进行n-1递归调用，其空间复杂度为O(n)，平均情况，空间复杂度也为O(logn)。通过这段代码的模拟，大家应该能够明白，Partition函数，其实就是将选取的pivotkey不断交换，将比它小的换到它的左边，比它大的换到它的右边，它也在交换中不断更改自己的位置，直到完全满足这个要求为止。

课程来源极客时间——数据结构与算法之美（王争）概述数据结构：一组数据的存储结构算法：操作数据的一组方法数据结构为算法的服务，算法要作用在特定的数据结构上复杂度分析：算法时间和资源效率的考量，很重要课程内容总览： 10个数据结构：数组，链表，栈、队列、散列表、二叉树、堆、跳表、图、Trie数 10个算法：递归、排序、二分查找、搜索、哈希算法、贪心算法、分治算法、回溯算法、动态规划、字符串匹配算法复杂度分析事后统计法的缺点：1.测试结果依赖测试环境；2.测试结果受数据规模影响大复杂度计算过程

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