Question

我正在努力想出这个代码的复杂性（这不是一个家庭作业问题，我只是想了解这个概念）：

public static boolean boxesHaveItem(List<Box> boxes, Item object) {
    for (Box box : boxes) {
        for (Item item : box.getItems()) {
            if (item.equals(object)) {
                return true;
            }
        }
    }
    return false;
}

因为有嵌套for循环，你的instict将是O（n ^ 2），但这没有意义，因为盒子中的项目数量与盒子的数量无关。传递给这种方法。

也许O（mn），其中m =盒子中的平均物品数量，n =盒子数量？

我认为O（n）是最好的，其中n是传递给函数的所有框中的项目总数，但这有点奇怪，因为它们没有直接传递给功能。

Answer 1

这里有多个选择。在谈论复杂性时，您应该为受众选择有用的依赖关系。

该方法明显取决于项目的数量，它会产生Theta(|items|)。因此，如果n是项目数量，那么您有Theta(n)，这绝对是正确的。

如果项目与方框之间存在依赖关系，例如一个盒子最多可以包含5个项目，那么你也可以根据盒子的数量来表达复杂性。然后它显然也会产生Theta(|boxes|)。

如果没有依赖，那么无法表达框的数量的复杂性，因为不依赖于它。

只需选择最适合您的观众的任何内容。

“嵌套for循环总是O（n ^ 2）？”

对于你的另一个问题，答案是否定的。它们并不总是O(n^2)。您可以轻松地创建一种情况，其中一个循环影响另一个循环的迭代，从而产生不同的复杂性。

一个小的构造示例：

for (int i = 0; i < n; i++) {
    for (int j = i; j < i + 5 && j < amount; j++) {
        ...
    }
}

乍一看，循环可能看起来像O(n^2)，但内循环最大限度地为外循环的每次迭代创建 5次迭代。因此，我们总共只收到5 * n次迭代，而不是n^2。因此，复杂性为O(n)。

嵌套for循环总是O（n ^ 2）？

1 个答案:

“嵌套for循环总是O（n ^ 2）？”