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分享线性表的插入运算的平均时间为什么是 O(n) 而不是 O(n/2)？
下面是书上的内容
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用数组实现表时，在表中做插入运算，平均要移动表中一半的元素，因而算法所需的平均时间仍为Ο(n)。
问题
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既然是平均移动一半的元素，平均时间应该是 O(n/2) 啊？
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用数组实现表时，在表中做插入运算，平均要移动表中一半的元素，因而算法所需的平均时间仍为Ο(n)。
问题
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既然是平均移动一半的元素，平均时间应该是 O(n/2) 啊？
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pkurao 2006-06-30
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好好看看什么是大O吧
一般国外的数据结构书比较强调数学知识跟数据结构、算法的结合。
knuth《具体数学》
《离散数学及其应用》
《The Art of Computer Programming》
《Introduction to Algorithms》
《算法引论：一种创造性方法》
这几本书都还可以，你只要挑想看的部分先看下，否则太多了
一般国外的数据结构书比较强调数学知识跟数据结构、算法的结合。
knuth《具体数学》
《离散数学及其应用》
《The Art of Computer Programming》
《Introduction to Algorithms》
《算法引论：一种创造性方法》
这几本书都还可以，你只要挑想看的部分先看下，否则太多了
see00966 2006-06-27
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哦
chenhu_doc 2006-06-27
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Ο(n)是度量算法复杂度的，不是度量程序运行时间的。O(n)表示程序的运行时正比于n，正比于n/2当然正比于n了。这是一个定性的分析而非定量的分析，如果做定量的分析，那个还要考虑每次查找的时间。那么一个程序在特定的语言，特定的CPU和内存,特定的编程风格下，运行的时间为：n/2*K +c, K为每个插入的运行时间。C为附加的时间，包括在进入循环体之外变量初始化，资源申请，资源释放，函数调用等操作所用的时间。这个公式对度量算法复杂度来说，是不是显得画蛇添足了。
matrass_zhao 2006-06-23
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这个帖子怎么还没沉下去？搂主在这儿丢死人了。
jk012cgf 2006-06-22
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平均时间应该是 n/2没错啊，可你的书上确实是：“因而算法所需的平均时间仍为Ο(n)”是这样？如果真是这样，那么书上的说法错误，因为“Ο(n)”是什么，是时间复杂度，可不是平均时间，平均时间绝对是n/2。看插入运算：长度为n的线性表，在第i个位置插入：i=1,2,3……n+1,好了，而插入位置的概率为1/(n+1)插到最后当然不用移动，第1个元素前移动n个元素n次，第2个元素前移动n－1个元素n－1次，来看移动的平均次数(1/n+1)*(((1＋n)*n)/2)=n/2.这不是完了。
极深研几 2006-06-13
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cite:billmo1986(潘安+宋玉)
"建议找几本国外版本的数据结构看看，里面很详细的。"能不能推荐几本？
"建议找几本国外版本的数据结构看看，里面很详细的。"能不能推荐几本？
ljkong 2006-06-12
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ft,一样一样一样的，看楼上这么多解释
billmo1986 2006-06-09
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是呀，二者相等的
严蔚敏的数据结构书对这个讲的很不清楚
建议找几本国外版本的数据结构看看，里面很详细的。
严蔚敏的数据结构书对这个讲的很不清楚
建议找几本国外版本的数据结构看看，里面很详细的。
jp1984 2006-06-09
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n ~ n/2 (n->inf)
so O(n) = O(n/2)
so O(n) = O(n/2)
atiansk2006 2006-06-09
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认同楼上所说的.
imdg 2006-06-03
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O(n) == O(n/2)
chmsky 2006-06-02
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O(n/2)是移动的期望值
O(n/2)就是O(n)
O(n/2)就是O(n)
Zephyrzzz 2006-05-30
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从另一个角度想,其实查找插入位置也需要时间,你可以理解为加入查找时间的复杂度吧,虽然不加也是这样:)
sclzmbie 2006-05-29
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good
merlinran 2006-05-28
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“O(n)表示程序的运行时正比于n，正比于n/2当然正比于n了。”
O(n)表示算法复杂度的上界。theta(n)才表示与n成比例。
O(n)表示算法复杂度的上界。theta(n)才表示与n成比例。
casablancaliu 2006-05-27
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恩 同意楼上的
beatles89 2006-05-25
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dext(德克斯特) 说得很对；
时间复杂度指的是数量级上的度，所以n=n/2。
时间复杂度指的是数量级上的度，所以n=n/2。
xl5338870 2006-05-23
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建议LZ好好看看大O表示法,怎么会问这个问题?
treeroot 2006-05-22
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一样
AKQJ10 2006-05-22
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线性的ax+b都是O（n）
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