Question

我试图学习计算搜索中的评估数量

    for ex Liner search(A,v)  (assume length[A]>0)

    i<-1
    while i<=length[A] and A[i]!=v
{
       do i <- i+1
}
    if i>length[A]
{
     then return NIL
}{

     else return i
}

我该如何计算？

i<=length[A]应该进行N次比较，也可能是A[i]!=v？

如果i>length[A]计算为1？

有点困惑，希望你能帮我解决：D

自学习CLRS算法简介

Answer 1

你显然知道比较是什么;好的开始。我们无法分辨你应该计算哪些比较;这是教科书中描述的一部分。一般来说，我们不担心所有比较;相反，我们担心我们执行了多少循环。在这种情况下，是的，失败的情况（v未找到）涉及N循环（其中N是len（A）），列表中的每个值都有一个。

如果列表中的v ，则循环计数是列表中v的序号位置。如果(N+1)/2值均匀分布，则平均值为v，但您没有向我们提供有关分布的任何信息。

这会让你感动吗？

Answer 2

假设imports: [ BrowserModule, BrowserAnimationsModule, <-- as a replacment AppRoutingModule, FlexLayoutModule, MyOwnCustomMaterialModule ],位于v位置。

然后，比较次数为p < N，最后为2 * p + 1检查添加了1。

注意更常见的是计算i > length[A]值的比较，并忽略索引比较。这是因为比较值可能要贵得多，例如，因为A的类型是字符串。在这种情况下，您可以进行精确的A比较。

Answer 3

对于此类问题，通常会考虑密钥比较的数量，而其余的则被视为可忽略的开销。

理由是键可以是各种类型，可能具有较高的比较成本，我们不想担心确切的时间，只需要足够的数量。

不同地说，开销大致与第一类操作成比例，我们不太担心比例常数，导致渐近符号O（f（N））。

对于此线性搜索，运行时间为O（M），其中M是数组中键的位置（如果不存在，则为N）。

如何计算线性搜索中的比较次数

3 个答案: