在编程访谈暴露一书中,它说下面程序的复杂性是O(N),但我不明白这是如何实现的。有人可以解释为什么会这样吗?
int var = 2;
for (int i = 0; i < N; i++) {
for (int j = i+1; j < N; j *= 2) {
var += var;
}
}
答案 0 :(得分:15)
你需要一点数学才能看出来。内循环迭代Θ(1 + log [N/(i+1)])
次(1 +
是必需的,因为i >= N/2
,[N/(i+1)] = 1
,对数为0,但循环迭代一次)。 j
获取值(i+1)*2^k
,直到它至少与N
一样大,并且
(i+1)*2^k >= N <=> 2^k >= N/(i+1) <=> k >= log_2 (N/(i+1))
使用数学除法。因此,更新j *= 2
被称为ceiling(log_2 (N/(i+1)))
次,并且条件被检查1 + ceiling(log_2 (N/(i+1)))
次。因此,我们可以写出总工作量
N-1 N
∑ (1 + log (N/(i+1)) = N + N*log N - ∑ log j
i=0 j=1
= N + N*log N - log N!
现在,Stirling's formula告诉我们
log N! = N*log N - N + O(log N)
所以我们发现完成的工作总是O(N)
。
答案 1 :(得分:4)
外循环运行n
次。现在一切都取决于内循环
内循环现在是棘手的。
让我们跟随:
i=0 --> j=1 ---> log(n) iterations
...
...
i=(n/2)-1 --> j=n/2 ---> 1 iteration.
i=(n/2) --> j=(n/2)+1 --->1 iteration.
i > (n/2) ---> 1 iteration
(n/2)-1 >= i > (n/4) ---> 2 iterations
(n/4) >= i > (n/8) ---> 3 iterations
(n/8) >= i > (n/16) ---> 4 iterations
(n/16) >= i > (n/32) ---> 5 iterations
(n/2)*1 + (n/4)*2 + (n/8)*3 + (n/16)*4 + ... + [n/(2^i)]*i
N-1
n*∑ [i/(2^i)] =< 2*n
i=0
--> O(n)
答案 2 :(得分:1)
@Daniel Fischer的回答是正确的。
我想补充说这个算法的确切运行时间如下:
这意味着: