Question

在计算以下算法的时间复杂度时，我的解释是否正确？

正在使用HashSet moduleMarksheetFiles来添加包含指定的moduleName的文件。

for (File file: marksheetFiles){
     while(csvReader.readRecord()){
         String moduleName = csvReader.get(ModuleName);

         if (moduleName.equals(module)){
               moduleMarksheetFiles.add(file);
         }
     }
 }

设m为文件数
设k为每个文件的平均记录数。
由于每个文件只添加一次，因为HashSet不允许重复。 HashSet.add（）平均为O（1），最坏情况为O（n）。
搜索具有指定moduleName的记录涉及将文件中的每条记录与moduleName进行比较，将采取O（n）步骤。

因此，平均时间复杂度为：O（（m * k）^ 2）。

这是对的吗？

另外，你会如何计算最坏的情况？

感谢。

PS。这不是功课，只是分析我的系统算法来评估性能。

Answer 1

不，它没有平方，这是O（nk）。（从技术上讲，这意味着它也 O（（nk）²），但我们并不关心。）

你的误解是HashSet的最坏情况表现在这里。但是，即使散列表可能具有最坏情况的O（n）插入时间（如果需要重新散列每个元素），其amortized插入时间为O（1）（假设您的散列函数表现良好; { {1}}大概是）。换句话说，如果你插入多个东西，那么很多东西都是O（1）偶尔的O（n）插入无关紧要。

因此，我们可以将插入视为常量时间操作，因此性能完全由内部循环体的迭代次数决定，即O（nk）。

算法的时间复杂度

1 个答案: