计算复杂性理论是理论计算机科学和数学中计算理论的一个分支，其重点是根据计算机问题的固有难度对其进行分类。编程中特别常见的是*摊销分析*的时间或空间
例如，我有两个C库：musl和glibc。对于我的情况，我需要速度，因此我想使用“运行最快”的库。这是否涉及对时间进行编目并且
如果不以 O(f(n)) 或 Ω(f(n)) 表示 θ(f(n))，那么 θ(f(n)) 的正式定义是什么？
θ 或 θ(f(n)) 通常用 O(f(n)) 或 Ω(f(n)) 来定义。本网站上的其他答案以这种方式定义 θ(f(n)) 。不使用 O 或 Ω 时 θ(f(n)) 的定义是什么？ 当然，既然是...
如果您能在 C++ 中有效实现比较算法，我将不胜感激。 我的程序获取由整数序列行组成的输入，我需要找到哪个序列...
这是我编写的选择排序例程。我接下来的复杂性分析正确吗？ 公共静态无效选择排序（int []数字）{ // 从最后一个单元格开始迭代每个单元格...
我有两个输入数组 X 和 Y。我想返回数组 X 中在数组 Y 中出现频率最高的元素。 这样做的简单方法要求对于数组 X 的每个元素 x，I
我有一个包含唯一元素的数组。我需要以尽可能最低的复杂度找出数组中的前 n 个最大元素。到目前为止我能想到的解决方案有一个完整的...
我面临着这个与计算复杂性和大O表示法相关的问题。我很难理解子例程如何影响函数的总体复杂性。我是吗
我有一个像这样的基本最大算法： for(int i = 1; i < a.length; i++){ if(a[i-1]>a[i]){ // 将 a[i-1] 与 a[i] 交换 int 温度 = a[i-1]; a[i-1] = a[i]; a[i] = 温度； ...
我有一个像这样的基本最大算法： for(int i = 1; i < a.length; i++){ if(a[i-1]>a[i]){ //将a[i-1]与a[i]交换 int 温度 = a[i-1]; a[i-1]=a[i]; a[i] = 温度； } } ...
OCaml 中 str_A ^ str_B 的复杂度是多少？
我正在使用.NET 4 的 System.Numerics.BigInteger 结构。 我需要计算非常大的数字（数百万个十进制数字）的平方（x2）。 如果 x 是 BigInteger，时间复杂度是多少...
证明 1 + 1/2 + 1/3 + ... + 1/n 是 O(log n)。 假设 n = 2^k 我把这个系列放入求和中，但我不知道如何解决这个问题。任何帮助表示赞赏
def list_copy_rec(list_1, i): 如果我 == len(list_1): 返回 [] 返回 [list_1[i]] + list_copy_rec(list_1, i + 1) 我不确定空间复杂度是多少。 算法很...
我有以下三个循环： 对于 i 在范围（m）内 对于范围 (n) 内的 j r = 随机(0,l) 对于 k 在范围（r）内 l = l-r 我想知道复杂性是多少...
为什么 log(n!) 是 O(nlog(n)) 而不是 O(log(n!))
我明白这里的数学 嗯！ < n^n. But why can't O(log(n!)) simply be just O(log(n!))? Why is there a need, given f(n) ~ O(g(n)), f(n) != g(n) is a must ? I repeatedly see the pattern in tex...
问题： 该算法执行结束时的 p 和 q 值 该算法的时间复杂度 我的回答：
以下两个函数的时间复杂度均为 (O(mlog(m) + O (nlog(n)))： 问题： 我们有两个整数数组。它们都至少含有一种元素。我们被要求写一个
为什么图论对计算机科学世界很重要？ 在过去的一年里，我一直在尝试自学计算机科学，为此，我读了几本这方面的书。在其中许多人中，我遇到过...
为什么归并排序也是最坏情况 Omega(nlog(n)) ？
最近我看到这样一句话： MergeSort 最坏情况是 O(nlog(n)) 和 Omega(nlog(n)) - 因此也是 ר(nlog(n))。 我不确定最坏情况下的 Omega(nlog(n)) 是如何产生的。
我正在学习一门课程，其中给出了 (100033)^3n 的示例。除了以下内容外，它没有给出任何解释： “对于指数函数，指数的系数与评估无关......