最差的代码时间复杂度

时间:2016-08-27 03:26:27

标签: algorithm vector time-complexity big-o

为什么以下代码的最差时间复杂度为O(N)?

/* 
* V is sorted 
* V.size() = N
* The function is initially called as searchNumOccurrence(V, k, 0, N-1)
*/

int searchNumOccurrence(vector<int> &V, int k, int start, int end) {
  if (start > end) return 0;
  int mid = (start + end) / 2;
  if (V[mid] < k) return searchNumOccurrence(V, k, mid + 1, end);
  if (V[mid] > k) return searchNumOccurrence(V, k, start, mid - 1);
  return searchNumOccurrence(V, k, start, mid - 1) + 1 + searchNumOccurrence(V, k, mid + 1, end);
}

3 个答案:

答案 0 :(得分:3)

最坏的情况是什么?最糟糕的情况是所有元素都相同并且等于k。然后你必须至少读取所有元素,N。由于大多数函数调用将输出增加1,因此大约有N个函数调用(有些返回0,但它们不会产生新的调用)。因此,最差的时间复杂度为O(N)

答案 1 :(得分:3)

是的,在最坏的情况下,如果数组中的所有数字都等于k,那么在这种最坏的情况下,递归关系应为:

T(n) = 2*T(n/2)

这转换为O(n)

答案 2 :(得分:0)

最后一种情况-

return searchNumOccurrence(V, k, start, mid - 1) + 1 + searchNumOccurrence(V, k, mid + 1, end);

是瓶颈步骤。 假设数组中的所有值都相同,我们得到以下关系:

T(N) = 2 * T(N/2) + constant
= 4 * T(N/4) + constant ( 2 * constant = another constant ) 
= 8 * T(N/8) + constant 
.....
= N * T(N/N) + constant 
= N + constant 
= O(N)