矩阵乘法最坏情况,最佳情况和平均情况复杂度

时间:2013-03-06 13:52:33

标签: matrix complexity-theory time-complexity

什么是(a)最坏情况,(b)最佳情况,以及(c)以下函数的平均情况复杂度,它进行矩阵乘法

for i=1 to n do
    for j=1 to n do
        C[i,j]=0
        for k=1 to n do
            C[i,j]=C[i,j]+A[i,k]*B[k,j]
        end {for}
    end {for}
end {for}

你如何证明这种复杂性?

2 个答案:

答案 0 :(得分:0)

ijk都从1转到n

因此,最好,平均和最差的情况是 O(n * n * n)= O(n ^ 3)

对于每个n可能的in jn j,有n k个。 这给了n * n * n执行内循环。

答案 1 :(得分:0)

O(n ^ 3),因为在每个嵌套循环中,N乘以N,因为你有一个嵌套循环3次完全处理整个N,那将是< strong> NXNXN = N ^ 3