Question

根据n，有人可以帮助我找到以下算法的最坏情况的大O运行时间吗？

// precondition: A contains only positive numbers
public int[] four(int A[])
{
    int n=A.length;
    int[] B = new int[n];
    int max;
    for (int k=n-1; k >= 0; k--) {
        max = findMax(A);  //call to findMax above
        B[k]=A[max];
        A[max]=-1;
    }
    return B; 
}

Answer 1

// precondition: A contains only positive numbers
public int[] four(int A[])
{
    int n=A.length; //constant operation
    int[] B = new int[n]; //constant operation
    int max; //constant operation
    for (int k=n-1; k >= 0; k--) { //iterates through n times
        max = findMax(A);  //call to findMax above //will take complexity of O(n) assuming A is scrambled, 
        B[k]=A[max]; //constant operation
        A[max]=-1; //constant operation
    }
    return B; //constant operation 
}

这个整个操作将花费O（n ^ 2）时间，因为循环运行O（n）次，内部操作将O（n）的时间复杂度完成，假设findmax（）将取O（n））在A []是加扰数组

的情况下通常是这样的

这本身看起来是使用2个数组的选择排序。

Answer 2

代码的复杂性取决于findMax()的复杂程度。

当算法计算从n-1到0一次时，时间复杂度为O(n⋅f(n))，其中f(n)是findMax()的复杂度。< / p>

A因为你正在对它进行排序而被认为是未分类的。因此findMax()可能是线性搜索，其复杂度为O(n)。

因此整体复杂度为O(n²)。

Worst Case Big O运行时

2 个答案: