Question

我想确切地知道如何计算第二个大O，而重复次数会随着时间的推移而减少。

int duplicate_check(int a[], int n) 
     {
      int i = n; 
       while (i > 0) 
       {
          i--; 
          int j = i - 1; 
         while (j >= 0) 
          { 
            if (a[i] == a[j]) 
               { 
                 return 1; 

               } 

           j--; 
          } 
        }
    return 0; 
}

Answer 1

无论重复次数较少，仍为O(n^2)。

您正在计算的值是Sum of (n-k) for k = 0 to n.

这相当于(n^2 + n) / 2，因为O()忽略常量而次要条件是O(n^2)。

请注意，您可以通过对数组O(nlogn)进行排序，然后搜索两个相同的O(n)连续数字来更有效地解决此问题，因此总计O(nlogn)

Answer 2

大O是估算/理论速度，它不是精确的计算。

就像twain249所说的那样，时间复杂度是O(n^2)

Answer 3

BigO显示算法的最坏情况时间复杂度，这意味着算法可以采用的最长时间。它显示上限，表明无论输入是什么，时间复杂度总是在该范围之下。在你的情况下，最糟糕的情况是当我迭代到0然后复杂性将是：

因为i = n j将运行n-1次，因为i = n-1 j将运行n-2次，依此类推。加上所有（n-1）+（n-2）+（n-3）+ ............（nn）=（n-1）*（n）/ 2 = n ^ 2/2-n / 2个在忽略n为低位且1/2为常数后，它变为n ^ 2。所以O（n ^ 2）是如何计算的。

重复检查功能的大O.

3 个答案: