Question

我计算出的答案是n提高到2/3。谁能告诉我最糟糕的情况是大O（）

Answer 1

是否最坏情况取决于您使用的算法。

但是一般来说，如果您要进行的操作数为n^(2/3)，则复杂度为O-notation为O(n^(2/3))。

让我详细解释一下（以便我们摆脱“通用”一词并给出明确的答案）。

考虑一个简单的算法，该算法在n个元素的数组中查找特定的数字。

如果您的算法是这样的：

find(arr, number) {
    boolean found = false;
    for(i = 0; i < arr.length; i++) {
        if(arr[i] == number) {
            found = true;         
        }
    }
    return found;
}

使用上述算法在数组中查找数字的时间复杂度为O(n) 始终。我总是说输入是什么，上述算法将始终具有n个迭代（考虑数组的长度为n）。

现在将该算法与以下算法进行比较和对比：

find(arr, number) {
    for(i = 0; i < arr.length; i++) {
        if(arr[i] == number) {
            return true;
        }
    }
    return false;
}

现在，时间复杂度取决于数组的输入。（如果您有一个包含10 ^ 8个元素的数组，并且第一个元素与要搜索的元素匹配，那么您就完成了，可以立即返回而无需遍历整个数组）。因此，这里最差情况的复杂度变为O(n)，而这里最坏情况的复杂度是O(1)。

因此，基本上，它取决于算法的运行方式。我假设您说“准确”时的意图是您拥有上述的find的第一个版本。如果是这种情况，那么是的，最坏情况下的时间复杂度是O(n^2/3)

如果精确为∛（n ^ 2），则算法的时间复杂度是多少？

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