Question

我正在尝试学习Big O分析，我想知道是否有人可以让我知道我是否正确地使用这两个例子（如果我不是，我哪里出错？）。我得到第一个是O（N ^ 2），第二个是O（N）。我如何获得它们的细分在下面的代码中。

第一个例子

public void sort(Integer[] v) {
    //O(1)
    if(v.length == 0)
        return;
    //O(N)*O(N)*O(1)
    for(int i = 0; i < v.length; ++i)
    {
        for(int j = i + 1; j < v.length; ++j )
        {
            if(v[j].compareTo(v[i]) < 0)
            {
                Integer temp = v[i];
                v[i] = v[j];
                v[j] = v[i];
            }
        }
    }
}

第二个例子

public void sort(Integer[] v){
    TreeSet<Integer> t = new TreeSet<>();
    //O(N)
    for(int i = 0; i < v.length(); ++i)
    {
        t.add(v[i]);
    }

    int i = 0;
    //O(N)
    for(Integer value : temp)
    {
        v[i++] = v;
    }
}

感谢您的帮助！

Answer 1

你是对的 - 第一个是O(N^2)，因为你有一个循环嵌套在另一个循环中，每个循环的长度取决于输入v。如果v的长度为2，则您将进行4次交换。如果v的长度为8，则执行64次。

~~第二个是O(N)，因为你已经迭代了输入，你的循环包含任何迭代或昂贵的操作。~~第二个实际上是O（n log（n）） - 参见对原帖的评论。

Answer 2

你的第一个例子是O（N ^ 2），你是对的。

你的第二个例子不是O（N），所以不是正确。

是O（N）* O（log N）+ O（N）

O（N）第一循环

O（log N）插入集合

O（N）第二循环

最后你有O（N * log N + N），取更高的值，所以答案是 O（N * log N）

<强>被修改

顺便说一句，Big O表示法不依赖于编程语言

It could helps

检查这个大O分析

2 个答案: