假设添加两个带a和b位的数字可以在O（max {a，b}）中完成。我们想要添加n个数字（n个1位数字，即添加n的0或1）。这种算法的成本从输入排列到另一种排列是不同的。这个算法的最佳和最差情况是什么？
我在计算机课程上遇到了这个老问题。
我们有两个解决方案：
1-最佳案例和最坏情况可以在O（n）
2- O（n）中的最佳和O（n lg n）中的Wost案例
任何人都可以描述上述两个时间顺序的任何伪问题或算法？
答案 0 :(得分：0)
答案是1-最好和最坏的情况是O（n）。
最好的情况是，当所有位都为0时，所需的顺序为n - 1或简单地放入O（n）。
最坏的情况是，当所有位都是1时，实际的顺序是n *（lg n - lg i）/ 2 ^（lg n - lg i）之和
i从n到0.当我趋向于0时，结果表达式值将很小，因此可以忽略。所以表达式就像n / 2 + n / 4 * 2 + ....再次与n的线性增长。
增加更多细节：
最好的情况是，当所有位都为0时，添加它们将永远不会导致不超过1位。 （即它总是给出0）。因此订单是O（n）
最坏的情况是，当所有位都为1时，添加前2位将需要O（1）结果将为10.现在将其与另一位相加将需要O（2），并且这种方式可以在最坏情况下增加。假设我们将输入集分成2个数字对并添加它们，在第一次迭代中，所有对都需要O（1）并且将导致10.有n / 2对所以它是O（n / 2）。在第二次迭代中，我们将第一个迭代结果集拆分为2个数字对并添加它们。 （注意现在所有的n都是10）所以顺序是n / 4 * O（2）。 O，（n / 2）。以这种方式，它将继续进行直到结果集耗尽。但是当n的值非常大时，可以忽略3次迭代的贡献。所以它只是O（n / 2）+ O（n / 2），即O（n）